Vector Magnetometer Based On Localized Scattering Between Optical Fiber Spectral Combs and Magnetic Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The apparent increase in magnetic field measurement has led to a growing demand for new sensing technologies. However, a long-lasting challenge unaddressed is how to achieve ultrahigh sensitive magnetic field measurement in both amplitude and orientation. Here, we demonstrate a compact-in-size and simple-to-implement fiber-optic magnetometer for highly sensitive vector magnetic field measurement. The sensor is based on magnetic nanoparticles coated tilted fiber Bragg grating inscribed in a commercial single mode fiber. The sensing mechanism stems from the backward coupled cladding mode resonances with narrow bandwidth (Q factor > 10<sup>4</sup>), which is highly sensitive to slight surface refractive index perturbation. The switching of the magnetic field direction on the surface of fiber induces redistribution of coated magnetic nanoparticles with spatial anisotropy density and scattering by formation of magnetic chains hereafter the effective index is changed, which in turn modulates the cladding mode resonance with wavelength shift and amplitude attenuation. Through calculating the peak-to-peak intensity of target cladding modes of TFBG, the external magnetic field was precisely measured with an intensity sensitivity of 0.39 dB/mT and a direction sensitivity of 0.038 dB/rad. The inherent core mode can be used as a reference to get rid of temperature crosstalk and light source disturbance. The proposed sensor is compact in size and easy to be used in hard-to-reach place, showing good potentials for industrial applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».