Low Temperature Sensor Based on Etched LPFG with Different Materials Coating
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A low temperature sensor based on etched Long Period Fiber Grating LPFG is proposed and demonstrated. A chemically etched LPFG sensor coated with (Indium In, Aluminum Al, Silver Ag, Palladium Pd and Titanium Ti) embedded within a build low temperature setup. The sensor investigation was carried out under temperature range of 20℃ to -150℃; and the resonance wavelength shift was collected with different cooling rates of (10, 15, 20, 25℃/min) in order to investigate the effect of cooling rates on the sensor performance. However, the experimental results show that 10 mm LPFG sensor with grating period of 400 µm offer temperature sensitivity of 1.5 times, 2 times, 2.5 times, 3 times and 3.5 times higher than bare LPFG for Ti-coated LPFG, Pd-coated LPFG, Ag-coated LPFG, Al-coated LPFG and In-coated LPFG respectively. The maximum measuring error is less than ±0.5℃, which confirms the effectively using of LPFG sensor in cryogenic application. Moreover, the overall resonance wavelength shifts are 1.213 nm, 1.532 nm, 1.935 nm, 2.015 nm, 2.397 nm and 2.671 for bare LPFG, Ti-coated LPFG, Pd-coated LPFG, Ag-coated LPFG, Al-coated LPFG and In-coated LPFG sensors respectively. According to the cooling rates, the results illustrate that as cooling rate increase, the sensor sensitivity decrease due to the sensor response. For more investigations, simulation work is carried out using MATLAB and the sensor shows a good agreement results between experimental and simulation measurements. It is worth to mention that the main findings will essentially contribute to choose suitable materials for coating LPFG for low temperature sensing purposes and will increase the existing knowledge about optical fiber sensor applications.
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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 découle