Comparative analysis of single-mode silicon nitride microring resonators at telecom wavelengths and TE and TM polarization for refractive index sensors
Notice bibliographique
Résumé
We evaluate the refractive index sensing performance of moderate-confinement silicon nitride ( Si 3 N 4 ) microring resonators operating at 1310 and 1550 nm under both TE and TM polarizations. The Si 3 N 4 devices are fabricated through a commercial rapid prototyping process using direct-write electron beam lithography in a silicon photonics foundry. Using 0.4 µm thick Si 3 N 4 strip microring resonators to sense sodium chloride (NaCl) solutions, we demonstrate bulk sensitivities of 127.77 and 221.36 nm/RIU for 1310 and 1550 nm wavelengths, respectively, under TE polarization, as well as 155.77 and 266.63 nm/RIU for 1310 and 1550 nm wavelengths, respectively, under TM polarization. The intrinsic quality factors with deionized water (DI water) on top of the microring resonator are 1.3×10 5 and 1.2×10 4 at 1310 and 1550 nm wavelengths, respectively, for the TE-polarized mode device, as well as 5.4×10 4 and 7.3×10 3 at 1310 and 1550 nm wavelengths for the TM-polarized mode device. Our Si 3 N 4 microring resonator sensor maintains superior quality factors even upon exposure to NaCl salt solutions compared to silicon designs. This corresponds to intrinsic limits of detection of 7.8×10 −5 and 5.8×10 −4 RIU at 1310 and 1550 nm, respectively, under TE polarization, and 1.5×10 −4 and 7.9×10 −4 RIU at 1310 and 1550 nm, respectively, under TM polarization, corresponding to NaCl concentration detection limits in the low millimolar range. Overall, our devices exhibit comparable sensitivity and limit of detection compared with previously reported Si 3 N 4 strip microring sensors, demonstrating the effectiveness of the 0.4 µm thick platform. These results highlight the potential of moderate-confinement Si 3 N 4 microring resonators for biosensing, emphasizing their versatility and compatibility with existing photonic technologies at key telecom wavelengths.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».