On-chip complex refractive index detection at multiple wavelengths for selective sensing
Notice bibliographique
Résumé
In this work we propose a method for on-chip detection of the complex refractive index of the sensing medium at multiple wavelengths for selective sensing. For the optical sensor to be selective, i.e. able to determine the substance present in the medium, either surface functionalization or absorption spectroscopy is often used. Surface functionalization is a complex process and is mainly limited to biological media. On the other hand, absorption spectroscopy is not suitable for on-chip sensing with micrometer dimensions as this will result in poor sensitivity, especially when working far from the substance absorption peaks. Here, we detect the dispersion of both the real n and imaginary k parts of the refractive index which are unique for each substance. This is done using a single micro-ring resonator (MRR) that exhibits multiple resonances over the operating wavelength range. The real and imaginary parts of the medium refractive index are determined at each resonance using the resonance wavelength and the absorption coefficient, respectively. In addition, using this technique the concentration composition of a multi-element medium can be determined by solving a system of linear equations that corresponds to the different wavelengths (resonances). We designed a silicon-on-insulator (SOI) ring-resonator operating in the near-infrared region from λ = 1.46 µm to λ = 1.6 µm. The ring exhibits 11 resonances over the 140 nm operating wavelength range where the corresponding medium refractive index is obtained. This design can detect four different substances namely, methanol, ethanol, propanol, and water. An average error of less than 0.0047% and 1.65% in the detection of the real and imaginary parts, respectively were obtained. Finally, the concentration composition of different multi-element media were successfully determined using the least square method with 97.4% detection accuracy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».