基于双边差分抛光和PINN辅助优化的高灵敏度双参数PCF-SPR传感器

《Optics & Laser Technology》：High-sensitivity dual-parameter PCF-SPR sensor based on bilateral differential polishing and PINN-assisted optimization

　　

刘颖超|陈兆|曹佩刚

摘要

本文提出了一种双参数传感方案，该方案结合了双边抛光的光子晶体光纤（BD-PCF-SPR）和一种创新的自学习先验物理信息神经网络（CLP-PINN）。所提出的框架克服了传统方法在模拟耦合多物理现象和进行结构优化时在准确性和计算效率方面的不足。该传感器采用了结构不对称的设计以及差异化的功能薄膜沉积策略：在上抛光面上沉积金薄膜以触发Surface Plasmon Resonance（SPR），从而实现折射率传感；而下抛光面则镀覆了金/二氧化钛/聚二甲基硅氧烷（Au/TiO₂/PDMS）复合薄膜以实现温度传感。CLP-PINN模型整合了光波方程和模式耦合机制，能够高精度且高效地预测光纤的束缚损耗（CL）谱。数值仿真结果表明，所开发的传感器可实现10,000 nm/RIU的折射率灵敏度和39.5 nm/°C的温度灵敏度。此外，神经网络预测与仿真数据之间的拟合优度（R²）超过0.99。本研究提供了一种将物理先验与数据驱动方法相结合的新范式，用于多参数光纤传感器的结构设计和性能优化。