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Enregistrement W2293981370 · doi:10.1063/1.4943623

Plasmonic fiber-optic vector magnetometer

2016· article· en· W2293981370 sur OpenAlexafffund
Zhaochuan Zhang, Tuan Guo, Xuejun Zhang, Jian Xu, Wenping Xie, Ming Nie, Qiang Wu, Bai‐Ou Guan, Jacques Albert

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGuangdong Science and Technology DepartmentBeijing University of Posts and TelecommunicationsNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Research Council CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceOpticsPlasmonCladding modeOptoelectronicsOptical fiberSurface plasmon resonanceWavelengthCladding (metalworking)Surface plasmonMagnetometerFiber optic sensorMagnetic fieldNanoparticlePhysicsPolarization-maintaining optical fiberNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A compact fiber-optic vector magnetometer based on directional scattering between polarized plasmon waves and ferro-magnetic nanoparticles is demonstrated. The sensor configuration reported in this work uses a short section of tilted fiber Bragg grating (TFBG) coated with a nanometer scale gold film and packaged with a magnetic fluid (Fe3O4) inside a capillary. The transmission spectrum of the sensor provides a fine comb of narrowband resonances that overlap with a broader absorption of the surface plasmon resonance (SPR). The wavelength of the SPR attenuation in transmission shows high sensitivity to slight perturbations by magnetic fields, due to the strong directional scattering between the SPR attenuated cladding modes and the magnetic fluid near the fiber surface. Both the orientation (2 nm/deg) and the intensity (1.8 nm/mT) of magnetic fields can be determined unambiguously from the TFBG spectrum. Temperature cross sensitivity can be referenced out by monitoring the wavelength of the core mode resonance simultaneously.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0000,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations93
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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