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 × 109RIU−1(refractive index unit), which is enhanced 4 × 106times compared with the sensitivity of 253 RIU−1obtained 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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».