Investigation of Intra-Cavity SPR Sensor Based on Erbium-Doped Fiber Laser
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an intra-cavity SPR sensor based on erbium-doped fiber (EDF) laser is proposed to achieve higher sensitivity for detecting analyte refractive indices. A liquid-core fiber-based SPR sensor is first designed to match the operating wavelength of 1530 nm in the fiber laser intra-cavity, and then placed into the cavity of the EDF laser to constitute the all-fiber intra-cavity SPR sensor. We theoretical investigate the influence of pump power, cavity loss and EDF length on the sensitivity of the proposed intra-cavity SPR sensor. The results indicate that the sensitivity of the intra-cavity SPR sensor can reach 1.051 × 10<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">9</sup> RIU<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">−1</sup> (refractive index unit), which is enhanced 4 × 10<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">6</sup> times compared with the sensitivity of 253 RIU<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">−1</sup> obtained by the SPR sensor without fiber laser cavity. In addition, the sensitivity of the proposed intra-cavity SPR sensor can be flexibly tuned by changing pump power, cavity loss or EDF length. This work demonstrates that as an alternative approach, the combination of the fiber laser intra-cavity spectroscopy and the fiber-based SPR sensor can achieve a remarkable enhancement in sensitivity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».