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Enregistrement W2046379889 · doi:10.1364/oe.21.004328

Schottky-contact plasmonic dipole rectenna concept for biosensing

2013· article· en· W2046379889 sur OpenAlexaff
Mohammad Alavirad, Saba Siadat Mousavi, Langis Roy, Pierre Berini

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanowireOptoelectronicsMaterials sciencePhotodetectionSchottky barrierSurface plasmon polaritonDipoleBiosensorPlasmonSurface plasmonPhotocurrentAntenna (radio)PhotodetectorDipole antennaPhotoconductivitySchottky diodeOpticsPhysicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoantennas are key optical components for several applications including photodetection and biosensing. Here we present an array of metal nano-dipoles supporting surface plasmon polaritons (SPPs) integrated into a silicon-based Schottky-contact photodetector. Incident photons coupled to the array excite SPPs on the Au nanowires of the antennas which decay by creating "hot" carriers in the metal. The hot carriers may then be injected over the potential barrier at the Au-Si interface resulting in a photocurrent. High responsivities of 100 mA/W and practical minimum detectable powers of -12 dBm should be achievable in the infra-red (1310 nm). The device was then investigated for use as a biosensor by computing its bulk and surface sensitivities. Sensitivities of ∼ 250 nm/RIU (bulk) and ∼ 8 nm/nm (surface) in water are predicted. We identify the mode propagating and resonating along the nanowires of the antennas, we apply a transmission line model to describe the performance of the antennas, and we extract two useful formulas to predict their bulk and surface sensitivities. We prove that the sensitivities of dipoles are much greater than those of similar monopoles and we show that this difference comes from the gap in dipole antennas where electric fields are strongly enhanced.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,912

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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