Design of an Efficient Fabry-Perot Biosensor Using High-Contrast Slanted Grating Couplers on a Dual-Core Single-Mode Optical Fiber Tip
Notice bibliographique
Résumé
A novel and efficient Fabry-Perot biosensor on the tip of a dual-core single-mode optical fiber is proposed. The incident light emerges from one of the cores and is coupled to the second core via high-contrast silicon nitride slanted grating couplers (SGCs), separated by a silicon nitride waveguide segment disposed along the fiber tip. The challenges in designing high-contrast SGCs of very short length were overcome using an efficient analytical design approach augmented by simulations in 2D, resulting in grating designs that produce core-to-core coupling efficiencies of up to 29%. The waveguide segment separating the SGCs acts as a Fabry-Perot sensing cavity producing narrow Fabry-Perot fringes in the transmittance spectrum of the structure. Monitoring these fringes leads to bulk sensitivity and figure of merit of 50 - 100 nm/RIU and 16.67 - 33.34 (RIU $^{-1}$ ), for sensing a large range of biomaterials. The structure operates in transmission, thus eliminating the need to separate the reflected light from the incident light at the input of the fiber, which simplifies the interrogation system. Properly packaged, the fiber tip can be dipped or inserted directly into the sensing medium, which removes the need for microfluidics. The scheme enables robust, flexible, compact, and remotely-interrogated biosensors.
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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 ».