Sulfuric Acid Highly Sensitive Detection at Different Concentrations Using Photonic Crystal Fiber Sensor
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new PCF sensor developed explicitly for accurately detecting sulfuric acid.A complete vector finite element technique (FEM) in COMSOL Multiphysics was used to evaluate the optical parameters of the sensor, including its refractive index, power fraction, relative sensitivity, confinement loss, and effective area.The sensor demonstrated excellent sensitivity and minimal confinement loss during testing with different concentrations of aqueous sulfuric acid ranging from 0% to 40%.The PCF sensor demonstrated outstanding performance at a wavelength of 1.5 m, with the incident light's polarization in the x-direction, which enhances evanescent field interaction by confining nearly all optical power within an enlarged air core, boosting sensitivity to analytes compared to the y-polarized mode.The test's sensitivity was high when exposed to different concentrations of sulfuric acid, ranging from 0% to 40%.The sensitivities recorded were 99.55%, 99.72%, 99.82%, 99.90%, and 99.97% for acid concentrations of 0%, 10%, 20%, 30%, and 40% respectively.In addition, the sensor's losses due to confinement were measured and recorded.The recorded values for the different concentrations were 3.0410 -11 dB/m, 4.6510 -11 dB/m, 6.9910 -11 dB/m, 8.5210 -11 dB/m, and 9.6510 -11 dB/m.The PCF sensor exhibits exceptional sensitivity and dependability in detecting sulfuric acid over various concentrations, rendering it a valuable tool for environmental monitoring, industrial safety, and health preservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».