Highly sensitive surface plasmon resonance temperature sensor based on a hollow core fiber multilayer structure
Notice bibliographique
Résumé
A surface plasmon resonance (SPR) temperature sensor based on a hollow core fiber (HCF) is designed in this paper. The sensor is composed of a multi-mode fiber (MMF)-HCF-MMF structure, and the self-made HCF is deposited successively with a thin layer of Au film (50 nm in thickness), gold nanoparticles (10 nm in diameter) and polydimethylsiloxane (PDMS). A series of theoretical and experimental investiagtions are conducted, and the results are as follows: the proposed sensing structure only with Au film can effectively excite the SPR effect, with a sensitivity of (2200 ± 100) nm / RIU in the refractive index (RI) range of 1.3334-1.3811; after adding AuNPS, the sensitivity of the sensor is effectively improved, the sensitivity can be increased to (3100 ± 100) nm / RIU, and after the PDMS coating, temperature sensing can be realized due to its unique temperature-sensitive characteristics, a linear sensitivity of (-2.1 ± 0.1) nm / °C is realized in the temperature range of 25 °C to 100 °C. The sensor has the advantages of simple structure, wide application, large measurement range, high sensitivity, good stability and repeatability. Meanwhile, the internal air hole of HCF leaves a preparation channel for dual-parameter measurement. It has broad application prospect in medical treatment, environmental monitoring and manufacturing industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».