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Enregistrement W2160985099 · doi:10.1109/icsens.2005.1597776

High temperature resistance temperature sensor based on the hydrogen loaded fiber Bragg grating

2005· article· en· W2160985099 sur OpenAlexafffund
Bowei Zhang, Mojtaba Kahrizi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésMaterials scienceFiber Bragg gratingRefractive indexOptical fiberTemperature measurementOptoelectronicsThermal diffusivityThermal stabilityAnnealing (glass)GermaniumHydrogen sensorHydrogenOpticsComposite materialSiliconChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fiber Bragg grating (FBG) temperature sensor and sensor arrays were applied widespread particularly in harsh environments. Although FBGs are often referring to permanent refractive index modulation in the fiber core, exposure to high temperature environments usually results the bleach of the refractive index modulation. The maximum temperature reported for the conventional FBG temperature sensor is around 600 /spl deg/C due to its weak bonds of germanium and oxygen. In this paper we report design and development of a novel high temperature resistance FBG temperature sensor, based on the hydrogen loaded germanium doped FBG. The refractive index modulation in the FBG is induced by the molecular water. The results of our experiments have shown that the stability of the device at high temperatures is substantially increased. Due to the high bonds energy of hydroxyl and the low diffusivity of the molecular water, the thermal testing results of this temperature sensor show the thermal stability of hydrogen loaded FBG can be increased using annealing treatment; moreover, the highest erasing temperature for the device is above 1000 /spl deg/C. Furthermore, the experimental results has provided a better understanding of the formation of the hydrogen loaded FBGs and the chemical transfers at elevated temperatures in the fiber core.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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