MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2079565886 · doi:10.1117/1.2190662

Gas phase chemical analysis using long-wavelength vertical-cavity surface-emitting lasers

2006· article· en· W2079565886 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueOptical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLaserMaterials scienceTrace gasAbsorption (acoustics)WavelengthTunable diode laser absorption spectroscopyOpticsAbsorption spectroscopySpectroscopyTunable laserOptoelectronicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method of gas phase chemical analysis using direct absorption spectroscopy is implemented with long-wavelength vertical-cavity surface-emitting lasers (VCSELs) operating near 1577 nm. The method is based on a linear dependence of widths of collisionally broadened absorption lines on gas pressure. It is shown that the absolute gas concentrations in multicomponent gas mixtures can be extracted from the line widths of all compounds measured simultaneously. The concentrations of both absorbing and nonabsorbing compounds are extracted from the results of simultaneous measurements of peak absorption and line width of the absorbing compound. Long-wavelength VCSELs with a buried tunnel junction (Vertilas, Germany) are used, for the first time, for multispecies and trace gas detection. Continuous single-mode tuning of the VCSELs up to 30 cm–1 is achieved with temperature and injection current varied in the range 0 to 50 °C and 1.3 to 6.5 mA, respectively. A fractional absorption of ~10–4 (600 ppm of CO2 in air) is measured with a single-beam spectroscope. The method described can be used for laser chemical analysis of gas mixtures with relatively high concentrations of target compounds and for open-path trace gas sensing. Compact sensors based on long-wavelength VCSELs can be developed for environmental and industrial gas monitoring.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptical EngineeringMême sujetSpectroscopy and Laser ApplicationsTravaux en français237 207