Lossy mode resonance-based highly sensitive fiber optic refractive index sensor using the bilayer of FTO/HfO2 for operation in the visible region

分析化学(期刊) 算法 人工智能 计算机科学 化学 色谱法
作者
Vivek Semwal,Banshi D. Gupta
出处
期刊:Journal of The Optical Society of America B-optical Physics [The Optical Society]
卷期号:37 (12): 3841-3841 被引量:5
标识
DOI:10.1364/josab.404670
摘要

A lossy mode resonance (LMR) based fiber optic refractive index (RI) sensor utilizing a layer of fluorine-doped tin oxide (FTO) over the unclad core of the fiber is theoretically analyzed. To enhance its sensitivity, the thickness of the FTO layer is optimized. For further sensitivity enhancement, an over-layer of two different materials, T i O 2 and H f O 2 , is used. The sensitivity of F T O / T i O 2 and F T O / H f O 2 bilayer based LMR sensors increases with the increase in the thickness of the over-layer for a fixed thickness of the bilayer. Further, the sensitivity of the sensor utilizing the F T O / H f O 2 bilayer is found to be more than the sensitivity of the F T O / T i O 2 bilayer sensor. To keep the operating spectral range of the sensor in the visible region, the total thickness of the bilayer is adjusted. It is found that a total bilayer thickness of 30 nm with 90% thickness of H f O 2 gives the maximum sensitivity of 4400 nm/RIU for 1.33 RI of the sensing medium, which is more than three times the sensitivity of the FTO coated LMR sensor. The sensitivity of the proposed LMR sensor utilizing the F T O / H f O 2 bilayer is compared with the other LMR sensors reported in the literature, and it is found that the proposed sensor possesses the highest sensitivity. The other advantage of the proposed sensor is that it works in the visible region, which reduces the cost of the sensor.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
雨天慢行完成签到,获得积分10
1秒前
韦威风发布了新的文献求助10
1秒前
科目三应助深情的不评采纳,获得10
1秒前
飞快的梦易完成签到,获得积分10
2秒前
Akim应助1b采纳,获得10
2秒前
末岛完成签到,获得积分10
2秒前
sweetbearm应助benben采纳,获得10
2秒前
2秒前
3秒前
科研通AI5应助今今采纳,获得10
3秒前
通~发布了新的文献求助10
3秒前
YY完成签到,获得积分10
3秒前
首席医官完成签到,获得积分10
4秒前
坚定迎天完成签到,获得积分10
4秒前
Zzzoey发布了新的文献求助10
5秒前
搜集达人应助小罗飞飞飞采纳,获得10
5秒前
詹卫卫完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
宇_发布了新的文献求助20
5秒前
6秒前
esdeath发布了新的文献求助10
6秒前
云轩完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
自然乐松发布了新的文献求助10
6秒前
yesir完成签到,获得积分10
7秒前
普雅花的等待完成签到,获得积分10
7秒前
想人陪的以云完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI5应助德德采纳,获得10
8秒前
NexusExplorer应助李来仪采纳,获得10
8秒前
威康宇宙发布了新的文献求助10
8秒前
小蘑菇应助润润轩轩采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
个性尔槐发布了新的文献求助10
9秒前
xiangxl完成签到,获得积分10
9秒前
fang完成签到 ,获得积分10
10秒前
汉堡包应助zhui采纳,获得10
10秒前
10秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527849
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107938
关于积分的说明 9287239
捐赠科研通 2805706
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540033
邀请新用户注册赠送积分活动 716893
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709794