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基于E模兼容工艺的高线性度片上GaN-on-Si温度传感器
High-linearity on-chip GaN-on-Si temperature sensors based on an E-mode-compatible process
Xingchen Xiao · Junbo Liu · Wensong Zou · Pu Hong · Applied Physics Letters · 2025年6月 · Vol.126
本文报道了一种基于增强型（E-mode）兼容工艺的高线性度片上GaN-on-Si温度传感器。该传感器利用AlGaN/GaN异质结构中的二维电子气对温度的敏感特性，实现了优异的线性响应。通过优化器件结构与制备工艺，传感器在宽温范围内表现出高稳定性与可重复性，线性相关系数超过0.999。该方案无需额外工艺步骤，可与标准GaN功率器件单片集成，适用于高密度功率系统中的实时温度监测。
解读: 该高线性度GaN温度传感器技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。在ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中，GaN功率器件的热管理是提升功率密度和可靠性的关键瓶颈。该传感器基于E-mode工艺可与GaN功率器件单片集成，无需额外工艺步骤，实现芯片级实时温度监测，线性度超0.999保证精准热保护。可...
一种基于神经网络的高效图像处理方法用于透明质子交换膜燃料电池中的水量化
An efficient neural-network-based image processing method for water quantification in a transparent proton exchange membrane fuel cell
Sai-Jie Cai · Mu-Chen Wang1 · Jun-Hong Chen · Zhuo Zhang 等6人 · Applied Energy · 2025年3月 · Vol.382
水管理和热管理对质子交换膜燃料电池的性能至关重要。本文设计了一种活性面积为25 cm²的透明单电池，用于在不同工况下表征水分布特性。在电池的设计与组装过程中，该方案克服了电池密封方面的技术挑战。通过神经网络对不同运行条件下录制的视频进行逐帧分析，实现了液态水的量化。为了进行对比分析，采用了阈值处理方法，并详细讨论了其优缺点。利用基于阈值处理结果生成的包含137帧的高质量训练集对神经网络进行训练。本研究探讨了温度、电压以及流场结构设计对水积累的影响。基于神经网络的语义分割方法在复杂工况下表现出优异...
解读: 该神经网络图像处理技术对阳光电源储能系统热管理具有重要借鉴价值。ST系列PCS和PowerTitan储能系统运行中的温度监测与水汽管理是关键挑战,文中基于语义分割的实时监测方法可应用于电池簇热失控预警。透明化设计理念启发iSolarCloud平台开发视觉诊断模块,通过热成像与AI识别实现储能柜内异常...