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Enregistrement W2014603333 · doi:10.1364/oe.17.007630

Insights into tunnelling rays: outperforming guided rays in fiber-optic sensing device

2009· article· en· W2014603333 sur OpenAlexafffund
Jianjun Ma, Wojtek J. Bock, Andrea Cusano

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésOpticsTotal internal reflectionQuantum tunnellingCladding (metalworking)Optical fiberPhysicsCore (optical fiber)Reflection (computer programming)Fiber optic sensorPolarization-maintaining optical fiberOptoelectronicsMaterials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report that, for an evanescent-wave (EW) based fiber-optic sensor, the less skewed tunnelling rays and a small number of very steep guided rays experience total internal reflection (TIR) at one end-face of the air-clad fiber segment. As a result, they demonstrate nine times greater efficiency in collecting EW-power than rays that do not exhibit end-face- TIR. This tunneling ray group originates from a launching ring that is seven times wider than that of end-face-TIR capable guided rays, enabling it to dominate the overall detected EW-power level. Strongly supporting this conclusion is the counter-intuitive experimental observation that the detected power at one end of the fiber abruptly drops 91% when the back reflection at the opposite end is eliminated, while an isotropic light source is placed at the core-cladding interface between these two ends. The mechanism of non-propagating ray excitation accounts for this high efficiency. We also indicate that many highly skewed tunnelling rays are naturally isolated from the external world because, outside the fiber core, they are accessible only via their EW fields even at the fiber end-faces. The findings reported here have significant implications for the design of future high-performance EW-based fiber sensing devices for the analysis of surface-event.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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