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Enregistrement W4403175878 · doi:10.1088/1361-6528/ad83d7

Engineering Fano resonances in plasmonic metasurfaces for colorimetric sensing and structural colors

2024· article· en· W4403175878 sur OpenAlexaff
Reza Kohandani, Simarjeet S. Saini

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePlasmonFano resonanceRefractive indexNanowireSurface plasmon resonanceStructural colorationFabricationOptoelectronicsOpticsLattice (music)Surface plasmonNanotechnologyPhotonic crystalNanoparticlePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) nanowire arrays integrated with plasmonic layers. The structure is engineered to produce Fano resonances within the visible spectrum, resulting from the coupling of localized surface plasmon resonances, lattice modes, and nanowire's optical modes. Experimentally, we show that by tuning the geometrical features of the metasurface, such as the length, diameter, and period of the nanowires, a high-quality factor single peak can be achieved in the reflection spectra, resulting in vivid structural colors in bright field. To our knowledge, this is the first demonstration of such vivid colors with nanowire arrays in bright field reflections. When characterized by refractive index fluids around the refractive index of water, the plasmonic metasurface also showed great potential for biochemical colorimetric sensing. The best design demonstrated a bulk sensitivity of 183 nm/RIU with high Q resonance features and linear changes in color values using image processing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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