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Enregistrement W2605668265 · doi:10.1109/jsen.2017.2695544

Sensitivity Pattern of Femtosecond Laser Micromachined and Plasma-Processed In-Fiber Mach-Zehnder Interferometers, as Applied to Small-Scale Refractive Index Sensing

2017· article· en· W2605668265 sur OpenAlexafffund
Monika Janik, Anna Myśliwiec, Marcin Koba, Anna Celebańska, Wojtek J. Bock, Mateusz Śmietana

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesNarodowe Centrum NaukiNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceFemtosecondInterferometryRefractive indexCladding (metalworking)OpticsAstronomical interferometerLaserMach–Zehnder interferometerFiber optic sensorOptical fiberReactive-ion etchingOptoelectronicsSurface micromachiningFusion splicingFiberEtching (microfabrication)NanotechnologyFabricationLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A highly sensitive refractive index (RI) sensor based on an in-fiber Mach-Zehnder interferometer is discussed. The sensor is fabricated by femtosecond laser in a single-mode fiber. A cylindrical cavity is micromachined in the fiber cladding and partly in the fiber core, forming an interferometric structure. We have found that when the spectral response of the structure to RI is considered, a periodic pattern is observed and the sensitivity highly increases with RI and reaches over 23 000 nm/RIU within the RI range of 1.4200-1.4400 RIU. Moreover, during the measurement of cavities with diameters in the order of tens of micrometers, we found the cavity-filling process to be both difficult and time-consuming, especially when high-RI liquids are being investigated. We therefore applied reactive ion etching in oxygen plasma, which significantly changed the wettability of the cavity's surface and enabled fast cavity filling with any investigated liquid. Due to its ultra-high sensitivity and capability for investigating sub-nanoliter volumes of liquids, the sensor could be well suited for chemical and bio-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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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