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Enregistrement W4311238865 · doi:10.18280/mmep.090502

Low Temperature Sensor Based on Etched LPFG with Different Materials Coating

2022· article· en· W4311238865 sur OpenAlexaffvenue
Zahraa S. Alshaikhli, Hui Wang

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOpticsIndiumLong-period fiber gratingOptoelectronicsFiber optic sensorComposite materialFiberPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,172 · 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
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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