Schottky-contact plasmonic dipole rectenna concept for biosensing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».