Improvement of Sensing and Trapping Efficiency of Double Nanohole Apertures via Enhancing the Wedge Plasmon Polariton Modes with Tapered Cusps
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, double nanohole (DNH) apertures in a gold film have been used extensively to trap and sense biological and artificial dielectric nanoparticles. Using numerical simulations we show that the conical shape of a DNH, milled by a focused ion beam into a thin gold layer, which is an inherent property of the fabrication process, plays a critical role in the sensitivity of the DNHs, and is beneficial to the optical sensing and trapping applications. The slope of the metallic wedges in an appropriately designed DNH leads to 2D nanofocusing of gap surface plasmons (GSPs) and couples them to the wedge plasmon polaritons (WPPs), creating “hot spots” required for trapping. The transmission variations due to the trapping polystyrene nanoparticles of radii 11 ± 1 nm by particularly designed DNHs, measured at the wavelength near the corresponding wedge mode resonance, are shown to be in good agreements with numerical results using conically modeled DNHs. This observation highlights the extreme sensitivity of aperture assisted trapping, specifically with regard to the DNH structure. These findings open up new routes toward the design and optimization of efficient aperture structures for trapping and sensing applications.
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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 | 0,001 |
| 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 ».