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Enregistrement W2466057219 · doi:10.1364/oe.24.015687

Squeezed hollow-core photonic Bragg fiber for surface sensing applications

2016· article· en· W2466057219 sur OpenAlexaff
Jingwen Li, Hang Qu, Maksim Skorobogatiy

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFiber Bragg gratingPhotonic-crystal fiberCore (optical fiber)OpticsOptical fiberFiber optic sensorFiberPhotonicsOptoelectronicsPhysicsWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose to use squeezed hollow-core photonic bandgap Bragg fibers for surface sensing applications. We demonstrate theoretically and confirm experimentally that squeezing a section of the Bragg fiber core increases overlap between the optical fields of the core guided modes and the modes bound to the sensing layer, thus, significantly enhancing their interaction via anticrossing phenomenon, which, in turn, enhances surface sensitivity of the fiber sensor. As a practical demonstration, we apply our fiber sensor to in situ monitoring of the dissolution dynamics of a sub-micron-thick polyvinyl butyral (PVB) film coated on the surface of the liquid-filled Bragg fiber core. Strong spectral shift is observed during the dissolution of the PVB film, and a surface spectral sensitivity of ~0.07nm/nm is achieved experimentally with aqueous analytes. The proposed fiber sensor offers a new sensing modality and opens new sensing applications for photonic bandgap fibers, such as real-time detection of binding and affinity, study of kinetics, etc. for a range of chemical and biological samples.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,739

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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