Simulation and Implementation of a Morphology-Tuned Gold Nano-Islands Integrated Plasmonic Sensor
Notice bibliographique
Résumé
This work presents simulation, analysis and implementation of morphology tuning of gold nano-island structures deposited by a novel convective assembly technique. The gold nano-islands were simulated using 3D Finite-Difference Time-Domain (FDTD) techniques to investigate the effect of morphological changes and adsorption of protein layers on the localized surface plasmon resonance (LSPR) properties. Gold nano-island structures were deposited on glass substrates by a novel and low-cost convective assembly process. The structure formed by an uncontrolled deposition method resulted in a nano-cluster morphology, which was annealed at various temperatures to tune the optical absorbance properties by transforming the nano-clusters to a nano-island morphology by modifying the structural shape and interparticle separation distances. The dependence of the size and the interparticle separation distance of the nano-islands on the LSPR properties were analyzed in the simulation. The effect of adsorption of protein layer on the nano-island structures was simulated and a relation between the thickness and the refractive index of the protein layer on the LSPR peak was presented. Further, the sensitivity of the gold nano-island integrated sensor against refractive index was computed and compared with the experimental results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».