高功率、窄线宽的C波段DFB激光阵列，具有高度均匀的波长间隔

《IEEE Photonics Technology Letters》：High-power Narrow-linewidth C-band DFB Laser Array with High-uniform Wavelength Spacing

本研究提出基于光子晶体光纤（PCF）的表面等离子体共振（SPR）生物传感器，通过深度学习实现多参数同步检测。有限元分析构建双通道PCF模型，生成超4万组数据，全连接回归器以R2≈0.99精度预测约束损失和振幅灵敏度。SHAP分析揭示波长和通道折射率为关键变量，层厚度影响共振特性。参数扫描验证多通道稳定红移，成功检测细菌病原体和甲醛。模型灵敏度达512.87 RIU?1，分辨率9.4×10?5，兼具高效计算与精准检测优势，为实时水质监测和食品安全筛查提供新方法。

　　

摘要：

在这项研究中，我们提出了一种基于深度学习的光子晶体光纤（PCF）表面等离子体共振（SPR）生物传感器的设计方法，该传感器能够同时无标记地检测多种水溶性分析物。通过有限元分析，对双通道PCF进行了建模，生成了超过40,000个数据点。一个轻量级的全连接回归模型根据结构变量（孔径大小、间隙、金属/介质厚度）以及操作变量（波长、分析物的折射率（RI）来预测两个通道中的限制损耗（CL）和振幅灵敏度（AS），其R2值约为0.99，误差较低。这种替代方法加快了设计探索的过程。利用SHAP分析发现，波长和通道折射率是主要影响因素，而层厚度主要改变特定通道的共振特性。参数扫描验证了随着折射率增加，各通道的共振现象保持稳定且同步发生红移，从而实现了细菌病原体和甲醛的多路检测。所提出的模型具有最高的振幅灵敏度（AS）为512.87 RIU?1、波长灵敏度（WS）为10,638.30 nm/RIU以及传感器分辨率（SR）为9.4×10??。该架构结合了高精度和计算效率，为快速、实时的水质监测和食品安全筛查提供了一种紧凑的解决方案，并为数据驱动的PCF-SPR设计提供了一种通用的工作流程。