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Enregistrement W2604285384 · doi:10.1021/acsphotonics.6b00923

Improvement of Sensing and Trapping Efficiency of Double Nanohole Apertures via Enhancing the Wedge Plasmon Polariton Modes with Tapered Cusps

2017· article· en· W2604285384 sur OpenAlexaff
Mostafa Ghorbanzadeh, Steven Jones, Mohammad Kazem Moravvej‐Farshi, Reuven Gordon

Notice bibliographique

RevueACS Photonics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePlasmonTrappingSurface plasmon polaritonWedge (geometry)OpticsOptoelectronicsNumerical apertureAperture (computer memory)FabricationNanophotonicsDielectricPolaritonOptical tweezersSurface plasmon resonanceSurface plasmonWavelengthNanoparticleNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,523

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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
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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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