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Enregistrement W3188829338 · doi:10.1117/12.2594209

Ceramic-based metamaterial for THz sensing applications

2021· article· en· W3188829338 sur OpenAlexaff
Mathieu Poulin, Maksim Skorobogatiy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerahertz radiationMetamaterialPermittivitySurface waveMaterials scienceOpticsSurface plasmonOptoelectronicsPhysicsPlasmonDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and theoretically demonstrate the existence of Spoof surface waves in the terahertz spectral range (0.1-1 THz). Those surface waves supported by a corrugated surface with subwavelength patterning, in opposition of the Spoof Plasmons, are made of non-conductive lossless materials with positive permittivity. Particularly, we focus on the theoretical study and engineering of an infinite corrugated surface with 1D array of grooves made of lossless high permittivity material able to support Spoof Surface waves in the terahertz spectral range. An analytic derivation of the dispersion relation is presented in the case of deeply subwavelength period of a corrugated structure using impedance boundary conditions at the interfaces and are verified numerically. In addition, various optical properties such as the modal size and the propagation distances of those surface waves are studied, where we theoretically show that the studied ideal metamaterial can be engineered to support well defined surface waves with subwavelength modal size in the spectral range 0.1-1 THz, thus could lead to new revolution in multiple domains such as terahertz sensing. Finally, the possibility of an ideal amplitude-bases sensor made of the corrugated surface made of high positive permittivity material such as TiO2 ceramic utilizing Spoof surface waves to interrogate various analytes is 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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