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Enregistrement W2006866139 · doi:10.1364/ol.37.003936

Distributed birefringence measurement with beat period detection of homodyne Brillouin optical time-domain reflectometry

2012· article· en· W2006866139 sur OpenAlexafffund
Yuangang Lu, Xiaoyi Bao, Liang Chen, Shangran Xie, Meng Pang

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésReflectometryOpticsBrillouin zoneBeat (acoustics)BirefringenceBrillouin scatteringTime domainHomodyne detectionOptical time-domain reflectometerOptical fiberHeterodyne detectionMaterials scienceDistributed acoustic sensingFiber optic sensorPolarization-maintaining optical fiberPhysicsLaserComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a distributed optical fiber birefringence measurement method based on homodyne Brillouin optical time-domain reflectometry (BOTDR). Unlike conventional BOTDR, which requires scanning of the local oscillator to get the Brillouin spectrum, instead we propose the beat period measurement of fast and slow components of the backscattered Brillouin signal in single-mode fibers using homodyne detection. The beat period is measured by detecting the envelope of the Brillouin beat signal, which gives the beat length at different fiber locations, so that birefringence can be calculated accordingly. The distributed birefringence of a 1.7 km SMF-28 and a 4.3 km large-effective-area fiber were measured with 0.6 m spatial resolution without frequency scanning of the Brillouin spectrum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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