Tunable ultrasensitive terahertz sensing based on surface plasmon polariton of doped monolayer graphene
Notice bibliographique
Résumé
We reported the surface plasmon resonance (SPR) on doped monolayer graphene (MLG) for terahertz (THz) sensing of refractive index of testing samples using a prism‐coupling attenuated total reflection configuration. The theoretical detection range and sensitivity of the THz plasmonic sensor were investigated. The sensor performance in terms of variation of detection accuracy with different refractive index was explored. It was demonstrated that the Fermi level energy of MLG and also the gap distance between the prism base and the MLG had great effects on the performance of THz sensing. The gap distance not only caused the coupling resonance frequency shift in the reflection spectrum, but also affected the full width at half maxima (FWHM) of the SPR curve. The incident angle of THz radiation was also the key impact factor of the detection accuracy of the sensor. The effective SPR frequency could be tuned by controlling the incident angle or the Fermi level energy. The results revealed the maximum sensitivity of the THz plasmonic sensor up to 6.65 THz RIU −1 with a figure of merit (FOM) of 1187 RIU −1 for Fermi level energy ranges from 0.4 to 1.2 eV, making the sensor potential for ultra‐sensitive SPR sensing in the terahertz regime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».