Water-Induced Fused Silica Glass Surface Alterations Monitored Using Long-Period Fiber Gratings
Notice bibliographique
Résumé
Long-period gratings (LPGs) induced in optical fibers show exceptional refractive index (RI) sensitivity and thus they are often applied for label-free biosensing. However, during measurements at changing environmental conditions, the surface of the fiber made of fused silica is subjected to stresses that can cause alterations in its structure. The problem is particularly important when long-term or biosensing measurements are considered and when sensor surface may be exposed to subsequent drying and immersion in aqueous solutions. The aim of this paper was to investigate the influence of sequential drying in air and soaking in water of the fused silica fiber cladding surface on the optical response of LPGs. We demonstrated that transmission spectrum of LPG measured in water before and after drying in air differed significantly and further changed with subsequent drying steps indicating increase of the local RI. All these changes correspond to the alterations in the cladding surface, i.e., its fracturing and pores rearrangement, caused by the stress induced during drying and then immersing in water, as well as possible corrosion and formation of nanosized objects on the cladding surface. The effect can be additionally influenced by washing the samples in organic solvents. We confirmed that measurements done in a flow-cell system, where the sensor was kept wet during the sensing experiment may eliminate the water-induced fiber surface alteration effect and thus minimize the amount of false results. Described findings are highly important for biosensing applications of any optical-fiber-based devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».