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Enregistrement W4281643373 · doi:10.1038/s41598-022-13033-3

On-chip complex refractive index detection at multiple wavelengths for selective sensing

2022· article· en· W4281643373 sur OpenAlexaff
Raghi S. El Shamy, Mohamed A. Swillam, Xun Li

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefractive indexResonatorMaterials scienceWavelengthAbsorption (acoustics)Surface plasmon resonanceResonance (particle physics)OpticsOptoelectronicsDispersion (optics)SpectroscopyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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