Contribuciones al desarrollo de sensores fotónicos para detección de gases

Los sensores ópticos basados en resonancias han tenido un papel protagónico en el desarrollo de diversas tecnologías, especialmente aquellos basados en modos con pérdidas en los últimos quince años. Una de sus aplicaciones con mayor auge es la detección de gases. En esta tesis se presentan los resultados obtenidos en el desarrollo de sensores ópticos basados en resonancias para la detección de gases. Se aborda el estado del arte de las tecnologías de sensores basados en resonancias, incluyendo los SPR (Surface Plasmon Resonance, resonancia de plasmón de superficie) y LMR (Lossy Mode Resonance, resonancia de modos con pérdidas) en la detección de gases y compuestos volátiles orgánicos. Los esfuerzos se centran en aspectos fundamentales como: el empleo de sustratos que permitan la fabricación de sensores basados en resonancias LMR y HMR (Hyperbolic Mode Resonance, resonancia de modo hiperbólico) en longitudes de onda lo más largas posible en la región infrarroja empleando materiales como el calcio fluorado (CaF2), y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de estos sensores y hacer posible la detección de múltiples gases.

Optical sensors based on resonances have played a leading role in the development of various technologies, especially those based on lossy modes over the past fifteen years. One of its most rapidly growing applications is gas detection. This thesis presents the results obtained in the development of optical sensors based on resonances for gas detection. It addresses the state of the art of resonance-based sensor technologies, including SPR (Surface Plasmon Resonance) and LMR (Lossy Mode Resonance), in the detection of gases and volatile organic compounds. Efforts focus on fundamental aspects such as: the use of substrates that enable the fabrication of LMR and HMR (Hyperbolic Mode Resonance) sensors at the longest possible wavelengths in the infrared region using materials like calcium fluoride (CaF2), and the application of artificial intelligence techniques to enhance the performance of these sensors and enable the detection of multiple gases.