Fabrication of surface plasmon interferometric sensors exploiting multimode nanoslits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As phase-based sensors, surface plasmon interferometers offer higher sensitivity than resonant or attenuation-based plasmonic sensors. In this paper we realize surface plasmon interferometric sensors based on a multimode nanoslit used as a combiner. The phase difference in the surface plasmon waves, incident on the nanoslit, determines the resonant mode excited therein, and the radiation pattern that emerges therefrom. The device construction integrates on-chip grating couplers, gold sensing and reference surfaces, transparent claddings, sealed microfluidic channels, and a nanoslit in the gold film. The structure can be arrayed with individual microfluidic channels thereby enabling multiplexing. Nanofabrication of the devices using wafer-based processes is discussed in detail. Fabrication involves integration into a full process flow of techniques such as photolithography, electron beam lithography, focused ion beam milling, plasma etching, wafer bonding, and dicing, with several overlay and precision alignment steps. We also describe the design and realization of a test jig useful for mounting a chip under test, providing in-plane sealed microfluidic interfacing to several channels simultaneously, and enabling optical interrogation in the perpendicular direction using microscope objectives. Operation of the devices is demonstrated by refractometric (bulk) sensing experiments. The device concept is of strong interest for multiplexed biosensing applications, and the fabrication flow presented can be scaled to mass-manufacturing.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».