Exploring Plasmonic Resonances Toward “Large‐Scale” Flexible Optical Sensors with Deformation Stability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The next generation of sensors requires a simple yet compact lab on chip‐based precise optical detection mechanism where data interpretation can be achieved with minimum effort. Hereby, cost‐efficient strategies of manufacturing both propagating surface plasmon polariton (SPP) and localized surface plasmon resonance (LSPR) sensors on flexible platforms are explored via mechanical instabilities and oblique‐angled metal evaporation. Centimeter scaled dielectric grating structures produced by plasma oxidation of pre‐stressed polydimethylsiloxane film have comprised the substrates, thus imparting inherent flexibility. Subsequently, both continuous and discontinuous 1D‐metallic lattices are obtained via vapor deposition of gold at different angles. The optical isotropy (gold surface‐grating) and anisotropy (gold edge‐grating) are distinctly observed as a difference between forward and backward diffraction efficiencies, backed by analytical correlation to the observed orders. Supported with electromagnetic modeling, the SPP and LSPR excitations are experimentally characterized under reflectance and transmittance measurements, along with a demonstration of their sensing capabilities. The LSPR supported flexible sensor provides superiority in terms of sensitivity, which is investigated under mechanical deformations to exhibit consistency of the resonant wavelength. Such consistency is strategically unraveled via “finite element method” based approaches, thus providing a new paradigm of cost‐efficient, large‐scaled flexible sensors.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».