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Enregistrement W4311705377 · doi:10.1364/ao.477573

Accurate compensation and prediction of the temperature cross-sensitivity of tilted FBG cladding mode resonances

2022· article· en· W4311705377 sur OpenAlexafffund
J. J. Imas, Xiaohong Bai, Carlos R. Zamarreño, Ignacio R. Matı́as, Jacques Albert

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésRefractive indexCladding (metalworking)Materials scienceOpticsWavelengthTemperature measurementResonance (particle physics)CalibrationFiber Bragg gratingAtmospheric temperature rangePhysicsOptoelectronicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temperature dependence of core mode resonance has been thoroughly studied in fiber Bragg gratings (FBGs), but it is not the case for cladding mode resonances in multi-resonance gratings such as tilted FBGs (TFBGs). In this work, the temperature sensitivity of ultraviolet written TFBGs in SMF-28 fibers is assessed, demonstrating in the first, to the best of our knowledge, place that a single gauge factor K T = 6.25 ⋅ 10 − 6 ± 0.02 ⋅ 10 − 6 ∘ C − 1 can be employed to characterize the response to temperature of the resonances over the full spectrum in the 10°–50°C range. Then, a simulation model is obtained, enabling to predict TFBG spectra in the 10°–50°C range with high accuracy. This requires a calibration of the core index and dispersion of the TFBG measured in air at 25°C, and determination of the glass refractive index thermo-optic coefficient ( d n / d T = 8.46 ⋅ 10 − 6 ± 0.1 ⋅ 10 − 6 ∘ C − 1 , common to both core and cladding glasses), leading to a mean error on the wavelength position of resonances between 1 and 3 pm. This mean error can be further reduced (less than 1 pm) by considering a linear dependence with temperature of d n / d T . Therefore, this model will enable to completely remove the temperature-induced shifts of all resonances in TFBG sensing applications and measure with great accuracy the variables of interest by using the scaled averages of groups of resonances instead of (less accurate) individual shifts.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,231
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 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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