MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3042686070 · doi:10.3390/nano10071385

Bragg-Mirror-Assisted High-Contrast Plasmonic Interferometers: Concept and Potential in Terahertz Sensing

2020· article· en· W3042686070 sur OpenAlexaff
Youqiao Ma, Jinhua Li, Zhanghua Han, Hiroshi Maeda, Yuan Ma

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerahertz radiationAstronomical interferometerPlasmonOpticsHigh contrastContrast (vision)Materials scienceOptoelectronicsInterferometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Bragg-mirror-assisted terahertz (THz) high-contrast and broadband plasmonic interferometer is proposed and theoretically investigated for potential sensing applications. The central microslit couples the incident THz wave into unidirectional surface plasmon polaritons (SPPs) waves travelling to the bilateral Bragg gratings, where they are totally reflected over a wide wavelength range back towards the microslit. The properties of interference between the SPPs waves and transmitted THz wave are highly dependent on the surrounding material, offering a flexible approach for the realization of refractive index (RI) detection. The systematic study reveals that the proposed interferometric sensor possesses wavelength sensitivity as high as 167 μm RIU−1 (RIU: RI unit). More importantly, based on the intensity interrogation method, an ultrahigh Figure-of-Merit (FoM) of 18,750% RIU−1, surpassing that of previous plasmonic sensors, is obtained due to the high-contrast of interference pattern. The results also demonstrated that the proposed sensors are also quite robust against the oblique illumination. It is foreseen the proposed configuration may open up new horizons in developing THz plasmonic sensing platforms and next-generation integrated THz circuits.

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 enseignants0,108
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanomaterialsMême sujetPlasmonic and Surface Plasmon ResearchTravaux en français237 207