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Enregistrement W3130750914 · doi:10.3390/s21041447

Ultrafast Laser Processing of Optical Fibers for Sensing Applications

2021· review· en· W3130750914 sur OpenAlexaff
Stephen J. Mihailov, Cyril Hnatovsky, Nurmemet Abdukerim, Robert B. Walker, Ping Lü, Yanping Xu, Xiaoyi Bao, Huimin Ding, Manny De Silva, David Coulas, Dan Grobnic

Notice bibliographique

RevueSensors · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of OttawaInfineon Technologies (Canada)National Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiber Bragg gratingMaterials sciencePHOSFOSOpticsFemtosecondFiber laserOptoelectronicsLaserFiber optic sensorCladding (metalworking)Optical fiberPlastic optical fiberLong-period fiber gratingPhotonic-crystal fiberPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review of recent progress in the use of infrared femtosecond lasers to fabricate optical fiber sensors that incorporate fiber Bragg gratings (FBG) and random fiber gratings (RFG) is presented. The important advancements in femtosecond laser writing based on the phase mask technique now allow through-the-coating (TTC) fabrication of Bragg gratings in ultra-thin fiber filaments, tilted fiber Bragg gratings, and 1000 °C-resistant fiber Bragg gratings with very strong cladding modes. As an example, through-the-coating femtosecond laser writing is used to manufacture distributed fiber Bragg grating sensor arrays for oil pipeline leak detection. The plane-by-plane femtosecond laser writing technique used for the inscription of random fiber gratings is also reviewed and novel applications of the resultant devices in distributed temperature sensing, fiber lasers and fiber laser sensors are discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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