BNNT Coated FBGs in Tapered Optical Fibers for Temperature and Hydrophilic Gas Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Fiber Bragg gratings (FBGs) were fabricated in tapered fibers using both the plane-by-plane and phase mask approaches with a femtosecond infrared laser. A thin layer of boron nitride nanotubes (BNNTs) was deposited onto the FBGs through a dip-coating process from a BNNT water solution. The reflection spectra of the FBGs were then recorded when they were placed in ammonia (NH3), hydrogen chloride (HCl) and bromine (Br2) gases. It was demonstrated experimentally that, due to the BNNT coating, the return losses of the FBGs increased when they were surrounded with these hydrophilic gas vapors. However, when the FBGs were in other atmospheres such as air, methanol and acetone vapors, no change in the FBG reflection spectra was observed. The results of this work indicate that BNNT coatings on FBGs can play an important role for hydrophilic gas detection with large measurement range and reusability due to their quick release of adsorbed gases. Moreover, the BNNT coating induced losses with different ammonia gas concentrations were quantitatively measured. It was observed that the Bragg wavelengths of the FBGs remained the same when the FBGs were tested in hydrophilic gases suggesting the proposed device can be used for temperature or strain sensing at the same time. The response of the Bragg wavelength of BNNT coated FBGs to temperature was also studied and it was found that the thin BNNT coating did not affect the FBG's temperature sensitivity. Due to the properties of BNNTs and optical fibers, the proposed fiber sensor can be used in harsh environments.
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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 | 0,000 | 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 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 ».