論文の概要: Design and Characteristics of a Thin-Film ThermoMesh for the Efficient Embedded Sensing of a Spatio-Temporally Sparse Heat Source
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.28148v2
- Date: Mon, 04 May 2026 16:41:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 14:09:07.089656
- Title: Design and Characteristics of a Thin-Film ThermoMesh for the Efficient Embedded Sensing of a Spatio-Temporally Sparse Heat Source
- Title（参考訳）: 時空間熱源の高効率埋め込み検出用薄膜サーモメシュの設計と特性
- Authors: Sajjad Boorghan Farahan, Ahmed Alajlouni, Jingzhou Zhao,
- Abstract要約: ジャンクションと直線的又は非線形な層間抵抗素子を一体化して、同時センシングおよびインセンサー圧縮を行う。
単一イベント(1-sparse)操作に集中し、範囲、効率、感度、精度の4つのパフォーマンス指標を定義します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work presents ThermoMesh, a passive thin-film thermoelectric mesh sensor designed to detect and characterize spatio-temporally sparse heat sources through conduction-based thermal imaging. The device integrates thermoelectric junctions with linear or nonlinear interlayer resistive elements to perform simultaneous sensing and in-sensor compression. We focus on the single-event (1-sparse) operation and define four performance metrics: range, efficiency, sensitivity, and accuracy. Numerical modeling shows that a linear resistive interlayer flattens the sensitivity distribution and improves minimum sensitivity by approximately tenfold for a $16\times16$ mesh. Nonlinear temperature-dependent interlayers further enhance minimum sensitivity at scale: a ceramic negative-temperature-coefficient (NTC) layer over 973-1273K yields a $\sim14{,}500\times$ higher minimum sensitivity than the linear design at a $200\times200$ mesh, while a VO$_2$ interlayer modeled across its metal-insulator transition (MIT) over 298-373K yields a $\sim24\times$ improvement. Using synthetic 1-sparse datasets with white boundary-channel noise at a signal-to-noise ratio of 40dB, the VO$_2$ case achieved $98\%$ localization accuracy, a mean absolute temperature error of $0.23$K, and a noise-equivalent temperature (NET) of $0.07$K. For the ceramic-NTC case no localization errors were observed under the tested conditions, with a mean absolute temperature error of $1.83$K and a NET of $1.49$K. These results indicate that ThermoMesh could enable energy-efficient embedded thermal sensing in scenarios where conventional infrared imaging is limited, such as molten-droplet detection or hot-spot monitoring in harsh environments.
- Abstract（参考訳）: この研究は、伝導に基づく熱イメージングによって時空間のスパース熱源を検出し、特徴付けるために設計された、受動的薄膜熱電メッシュセンサーであるThermoMeshを提示する。
この装置は、熱電接合と非線形または非線形な層間抵抗素子を統合し、同時センシングおよびインセンサー圧縮を行う。
単一イベント(1-sparse)操作に集中し、範囲、効率、感度、精度の4つのパフォーマンス指標を定義します。
数値モデリングにより, 線形抵抗層は感度分布を平坦化し, 約10倍の最小感度を16-times16$メッシュで向上することがわかった。
973-1273K以上のセラミック負温度係数(NTC)層は200\times200$メッシュで線形設計よりも高感度で$\sim14{,}500\times$を出力し、VO$2$層は298-373K以上の金属絶縁体遷移(MIT)でモデル化される。
40dBの信号対雑音比で白色境界チャネル雑音を持つ合成1スパースデータセットを用いて、VO$_2$ケースは980\%$ローカライゼーション精度、平均絶対温度誤差0.23$K、ノイズ等価温度(NET)0.07$Kを達成した。
セラミック-NTCの場合、試験条件下では局所化誤差は見られず、平均絶対温度誤差は1.83$K、NETは1.49$Kであった。
これらの結果から, 溶融液滴検出やホットスポットモニタリングなど, 従来の赤外線イメージングが限定された環境下では, エネルギー効率の高い埋込み熱センサが実現可能であることが示唆された。
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