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Enregistrement W2003472116 · doi:10.1117/12.763264

Sensitivity enhancement of an in-fiber Michelson interferometer evanescent wave sensor using a silver nanoparticle-polymer composite overlay

2008· article· en· W2003472116 sur OpenAlexafffund
Sukhpawan S. Sandhu, Jian Yang, Chang‐Qing Xu

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceCladding modeOpticsCladding (metalworking)InterferometryMichelson interferometerRefractive indexFiber optic sensorBeam splitterOptical fiberOptoelectronicsSingle-mode optical fiberPolarization-maintaining optical fiberLaserPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many configurations of fiber optic evanescent wave sensors have recently been explored, with various structural and material modifications applied in attempt to increase their resolution and/or sensitivity. With the aid of long period gratings inscribed within the core of standard single mode fibers, fiber optic evanescent wave sensors with in-fiber interferometric configurations have been realized and have been shown to have excellent resolution due to sharp spectral features. The Michelson interferometer configuration, whereby a single long period grating acts as a beam splitter for the core and cladding modes, is of interest because it operates in reflection mode, which allows for easy signal detection schemes. In this work, it is experimentally demonstrated for the first time that the deposition of a nanoparticle-polymer composite high refractive index overlay film onto the cladding arm surface of such an interferometric sensor greatly increases its sensitivity. Film refractive indices of > 1.7 are achieved and can be further increased to > 2 upon repetition of the nanoparticle synthesis cycle. Sensitivity enhancement factors as large as 16.7 occur in the film index range of 1.9 - 2.1. Experimental data are presented and compared to the theoretical simulation results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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