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Enregistrement W4220762381 · doi:10.1364/optcon.452020

Highly sensitive double D-shaped channel photonic crystal fiber based plasmonic refractive index sensor

2022· article· en· W4220762381 sur OpenAlexaff
M. Ifaz Ahmad Isti, M. Hussayeen Khan Anik, Samiha Nuzhat, R. C. Talukder, Sadia Sultana, Shovasis Kumar Biswas, Hriteshwar Talukder

Notice bibliographique

RevueOptics Continuum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesIndependent University, BangladeshShahjalal University of Science and Technology
Mots-clésMaterials scienceRefractive indexSurface plasmon resonancePhotonic-crystal fiberPlasmonOpticsWavelengthAnalyteSurface plasmon polaritonOptoelectronicsSurface plasmonMetamaterialOptical fiberNanoparticleNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a highly sensitive miniaturized surface plasmon resonance (SPR) based photonic crystal fiber (PCF) sensor is presented for a wide range of analyte sensing. Gold is selected as the plasmonic metal for its higher chemical stability and titanium oxide works as the adhesive layer for gold attachment on silica. The plasmonic metal and the sensing medium are placed exterior to the surface of the sensor design to make it fitting for practical applications. By a careful arrangement of the periodic arrangement of the refractive index in the design, the generation of the evanescent fields is fine-tuned to obtain the phase matching between the leaky core guided mode and the surface plasmon polariton (SPP) mode. Numerical simulations have been carried out by employing the finite element method (FEM) with the consideration of a perfectly matched layer (PML) to absorb surface radiations. The proposed sensor shows a maximum wavelength sensitivity of 34,000 nm/RIU (refractive index units) and a maximum amplitude sensitivity of 331 RIU−1, investigated by using the wavelength and the amplitude interrogation methods, respectively, for the analyte sensing range of 1.16 to 1.37 RI (refractive index). The sensor also exhibits a wavelength resolution of 2.94×10−6 RIU which indicates a high detection accuracy. On that, the proposed sensor would be an excellent candidate for a wide range of RI detection, applicable for various purposes such as chemical detections, medical diagnostics, bio-sensing, and other low RI analytes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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