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Enregistrement W7019708935

Graphene oxide coated optical fiber Mach-Zehnder
\ninterferometers

2023· dissertation· en· W7019708935 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésGrapheneOptical fiberOxideMultiphysicsCoatingFiber optic sensorAstronomical interferometerNanomaterials
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical fibers are extensively utilized in the telecommunication industry for their exceptional light-guiding capabilities. Furthermore, their remarkable attributes, including high flexibility, low loss, compact size, immunity to electromagnetic interference, and operation in harsh environments, have sparked extensive research into their applications across diverse sensor fields. \nThe emergence of nanomaterials with unique physical and chemical properties offers many new applications. As one of the graphene derivatives with various oxygen-containing functional groups, graphene oxide (GO) based materials enable a wide range of sensing applications owing to their interaction with external water molecules and various organic solvents. This study investigates the spectral properties of two GO-coated symmetric fiber Mach-Zehnder interferometers (FMZIs), i.e., tapered and bulge-fused structures, under varying environmental conditions, in comparison with uncoated FMZIs. The light energy density distribution along those microstructures is simulated by COMSOL Multiphysics software. The study begins by examining the sensitivity of FMZIs to refractive index, temperature, and humidity by observing the shift of dip wavelength at different environmental conditions. Then, the interferometers are coated with GO using the in-situ layer self-assembly method, which are silanization-treated fibers to create a positively charged surface, enabling the attraction and accumulation of negatively charged materials. Next, coating effects on different fiber structures and sensitivities to environmental conditions are compared. Additionally, two different GO-based coatings (graphene oxide-sodium alginate composite, and graphene oxide-fullerenol nano- \ncomposite encapsulated by the hydrogel) are applied to the tapered structure to assess their effects on the optical properties of the sensor under different environmental conditions. Finally, the spectra of the tapered FMZIs with and without different coatings are measured at various curvatures. The sensitivity of the interferometer in curvature measurement is analyzed using the conformal mapping technique to explore the properties of the coatings under different curvatures. This study demonstrates the effectiveness and great potentials of the graphene oxide-based nanomaterials in fiber-optic sensing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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