Microstructured and Photonic Bandgap Fibers for Applications in the Resonant Bio‐ and Chemical Sensors
Notice bibliographique
Résumé
We review application of microstructured and photonic bandgap fibers for designing resonant optical sensors of changes in the value of analyte refractive index. This research subject has recently invoked much attention due to development of novel fiber types, as well as due to development of techniques for the activation of fiber microstructure with functional materials. Particularly, we consider two sensors types. The first sensor type employs hollow core photonic bandgap fibers where core guided mode is confined in the analyte filled core through resonant effect in the surrounding periodic reflector. The second sensor type employs metalized microstructured or photonic bandgap waveguides and fibers, where core guided mode is phase matched with a plasmon propagating at the fiber/analyte interface. In resonant sensors one typically employs fibers with strongly nonuniform spectral transmission characteristics that are sensitive to changes in the real part of the analyte refractive index. Moreover, if narrow absorption lines are present in the analyte transmission spectrum, due to Kramers‐Kronig relation this will also result in strong variation in the real part of the refractive index in the vicinity of an absorption line. Therefore, resonant sensors allow detection of minute changes both in the real part of the analyte refractive index (10−6–10−4 RIU), as well as in the imaginary part of the analyte refractive index in the vicinity of absorption lines. In the following we detail various resonant sensor implementations, modes of operation, as well as analysis of sensitivities for some of the common transduction mechanisms for bio‐ and chemical sensing applications. Sensor designs considered in this review span spectral operation regions from the visible to terahertz.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».