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Enregistrement W2972314266 · doi:10.1117/12.2528233

Ultra-sensitive and large dynamic range refractive index sensor utilizing annular core photonic crystal fiber

2019· article· en· W2972314266 sur OpenAlexaff
Manish Dev Sharma, Satyendra K. Mishra, Bora Ung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladding (metalworking)Photonic-crystal fiberOpticsMaterials scienceRefractive indexPhotonic crystalGraded-index fiberNormalized frequency (unit)Perfectly matched layerPlastic optical fiberWavelengthOptical fiberOptoelectronicsFiber optic sensorPhysicsFinite-difference time-domain method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we demonstrate a refractive index (RI) sensor employing an annular-core photonic crystal fiber (AC-PCF), which exhibits a large dynamic range and high sensitivity. The AC-PCF represents a very recent type of fiber tailored for the transmission of vector/vortex beams. The mode of operation of the proposed sensor is based on the simple and convenient intensity modulation scheme. A numerical study of the effect of varying the refractive index of the air holes (composing the photonic crystal cladding) on the propagation loss of the fundamental guided mode at 488, 980 and 1550 nm wavelength was performed via a full-vector finite-element method simulation with PML boundary conditions. Our results indicate that the fiber loss increases exponentially as the RI of the holey cladding approaches the value of that of the fiber material (i.e. fused silica in this case) due to outer radiation and scattering. Our simulation assumes that the holey cladding can be filled with analytes of RI varying between 1 to 1.4; thus, showing a large dynamic sensing range. In particular, we observed a strong propagation loss (spanning 2 orders of magnitude in dB/m scale) for analytes with RI values ranging from 1.31 to 1.39 that cover many biochemical solutions of interest. The theoretical results show that the sensitivity is as high as 2.65 &times; 10<sup>4</sup> (dB/m)/RIU at 1550 nm and 7.83 &times; 10<sup>3</sup> (dB/m/)RIU at 980 nm experimentally. The numerical results were validated with experimental demonstrations using a custom-fabricated AC-PCF.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
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)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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