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Enregistrement W2024333242 · doi:10.1117/12.742315

Femtosecond laser inscribed high temperature fiber Bragg grating sensors

2007· article· en· W2024333242 sur OpenAlexaff
Stephen J. Mihailov, Dan Grobnic, Robert B. Walker, Huimin Ding, F. Bilodeau, Christopher W. Smelser

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiber Bragg gratingFemtosecondMaterials scienceInscribed figurePHOSFOSFiber laserOptoelectronicsOpticsLaserOptical fiberFiber optic sensorPolarization-maintaining optical fiberPhysicsWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silica-based fiber Bragg gratings (FBG) sensors are versatile devices that are typically fabricated using UV laser exposure. Their applicability is restricted to temperatures < 600°C because of the erasure of the UV generated grating structure at higher temperature. FBGs made with femtosecond IR lasers and phase masks in standard single mode fiber can have high long-term thermal stability at 1000 °C. Above 1000 °C however, the silica undergoes structural transformations that limit the functionality of the fiber. The most successful optical fiber used for high temperature sensor applications is the single crystal sapphire fiber, which has a glass transition temperature of 2030 °C. Here we present our work on retro-reflective FBGs fabricated in single mode silica and multimode sapphire fiber. For sapphire fiber Bragg gratings (SFBG), no degradation of the grating strength at high temperature was observed when tested up to 1500 °C. The SFBGs have discrete resonant wavelengths that could be used potentially as distributed optical sensor arrays up to 2000 °C. To produce a single mode response, the multimode SFBGs were probed using tapered single mode fibers producing single and low order mode reflection/transmission responses. The taper coupling improved the spectral resolution of the sapphire FBG as compared to its multimode responses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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