Use of a hybrid ray-thin film interference model for the optimization of a FTIR FOEWS
Notice bibliographique
Résumé
Certain designs for frustrated total internal reflection fiber optic evanescent wave sensors (FTIR FOEWS) include the partial removal of cladding along a finite length of the fiber optic that acts as the sensing region. This paper presents a model for a FTIR FOEWS that has a thin, partial cladding in the sensing region. Since the thickness of the cladding in the sensing region is in the 1 μm range, while the propagating light is on the order of 850 nm, commonly used ray optic modeling techniques fail to properly simulate the thin film interference effects. In this study, a modification to the usual ray model is performed by including thin film optic analysis at the thin film sensing interface. The resulting hybrid ray/thin film model maintains the efficiency of previously reported models, but also adds the ability to fully model the partial cladding of the sensing region. The intensity and angular distributions of light from a Lambertian LED source onto the fiber input face is also derived to discuss the effects of launching conditions on the sensor performance. Investigation of a variety of meridional propagation ray distributions into the fiber are performed by varying the distance and angle of the point source to the fiber input face. Optimal cladding thicknesses, LED distance and tilt angle are studied and used to draw conclusions about FTIR FOEWS performance based on launching conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».