表面等離子體共振（SPR）傳感技術利用入射光子與金屬-介質界面處的表面等離子體之間的共振相互作用，在化學、環境和生物傳感應用中得到了廣泛應用，因為它對折射率（RI）變化具有高靈敏度[1]、[2]、[3]。特別是基于光子晶體光纖（PCF）的SPR傳感器提供了更好的光-分析物關系、更高的結構靈活性以及針對特定傳感需求創建模式圖的能力[4]。已經研究了多種PCF幾何形狀，如D形、空心芯和包層剝離設計；每種設計在制造復雜性、靈敏度和RI檢測范圍方面都有不同的權衡[5]。

燃料摻假，尤其是煤油與汽油的混合，是一個嚴重的問題，它會影響發動機性能、產生有害排放，并威脅燃料處理行業的可持續性[6]、[7]。因此，保護消費者權益、遵守法規以及確保環境安全依賴于對摻假物的準確和及時檢測。由于光纖傳感器具有高靈敏度潛力、抗電磁干擾能力以及緊湊性，它們正成為各種檢測方法中的有前途的解決方案[8]。純汽油的折射率通常約為1.42，而煤油的折射率略有不同，這使得基于SPR的折射率傳感能夠區分不同級別的摻假[9]、[10]。然而，大多數傳統的PCF-SPR傳感器是為高折射率液體或生物傳感設計的，因此在燃料混合物中的低至中等折射率檢測方面仍有改進空間[11]、[12]。此外，一些現有設計需要分析物滲透到光纖的氣孔中，這可能會減慢傳感速度并使實際操作復雜化[13]、[14]。

最近在傳感器技術和機器學習（ML）方面的進展使得創建高性能等離子體傳感系統成為可能[15]、[16]。此外，復雜的優化和學習算法提高了能源和燃料系統中的參數估計和效率，尤其是在PEM燃料電池建模方面[17]、[18]。這些進展通過展示優化和機器學習在能源相關傳感中的日益集成，支持了當前的工作。雖然利用ML技術改進了仿真工作流程和預測能力，但目前的研究重點在于優化傳感器設計以適應特定應用[19]。這些創新強調了ML在提高等離子體傳感器設計的準確性、效率和性能方面的作用[20]、[21]。深度神經網絡（DNN）徹底改變了光子系統的仿真和優化，顯示出其在設備開發中的巨大潛力和可行性[22]、[23]。此外，卷積神經網絡（CNN）已被用于等離子體超表面的逆向設計，在納米光子結構的泛化能力方面優于全連接神經網絡[24]。通過調整重要光學參數（如金屬層厚度、分析物折射率（RI）、金屬層與傳感介質之間的距離以及光入射角度，研究人員同時優化了表面等離子體共振（SPR）傳感器。對于每個特定應用，精確調諧是必要的，因為這些參數對確定傳感器的靈敏度和選擇性至關重要[25]。通過調整等離子體超材料的特殊光學特性，可以改變傳感器的操作頻率，使其與這些材料的共振頻率相匹配，這是一種特別有前景的方法[26]。這種方法大大提高了SPR傳感器的靈敏度和選擇性。

盡管等離子體傳感器和機器學習在化學檢測、生物傳感和環境監測等領域得到了廣泛研究，但它們在燃料摻假檢測（特別是煤油摻假檢測）方面的應用潛力尚未得到充分關注。目前大多數關于基于SPR的燃料傳感器的研究集中在單核或傳統幾何形狀上，這在處理摻假引起的精確折射率變化時可能會降低靈敏度和準確性。此外，大多數研究關注的是通用應用，而不是針對煤油摻假的特定優化，盡管機器學習在優化傳感器性能方面顯示出巨大潛力。雙核D形等離子體結構有可能改善光-物質相互作用并提高檢測靈敏度，但在這一領域仍需進一步探索。為了開發一種高靈敏度、計算效率高且針對特定應用的煤油摻假檢測方法，將復雜的等離子體設計與機器學習模型相結合的研究尚顯不足。

本研究將先進的PCF-SPR傳感器設計與基于機器學習的分類相結合，開發了一種高效且可靠的系統，用于檢測汽油中的煤油摻假。該傳感器支持多級摻假分類，而機器學習模型通過數據驅動的分類提高了檢測準確性。這種高性能等離子體傳感與數據驅動分類的結合為實時燃料摻假監測提供了實用且有效的解決方案。

使用COMSOL Multiphysics仿真工具（版本5.3a）從設計的等離子體傳感器結構中獲取數據，如圖2(a)所示。生成的1116個數據樣本涵蓋了各種幾何和光學參數。通過選擇90%的樣本進行訓練，剩余10%進行驗證，獲得了0.9的訓練-驗證比例。分析物折射率（$$）、波長（$$）、較大和較小氣孔的直徑（$$）等參數

使用y偏振模式評估了傳感器性能，因為它比正交偏振表現出更強的等離子體耦合。圖3(a)和圖3(b)展示了單核和雙核D形PCF的橫截面，相應的電場分布分別顯示在圖3(c)和圖3(d)中。雙核配置在金屬-分析物界面處表現出更強的場局部化，表明了更強的模式耦合。

所提出的雙核D形等離子體PCF傳感器結合ANN分類器，有效解決了檢測汽油中煤油摻假的問題。開通道雙核設計增強了分析物與光的相互作用，從而提高了波長和振幅靈敏度，優于單核或封閉結構。其簡單的幾何形狀也便于實際制造。

盡管所提出的方法展示了強大的光學性能和智能分類能力

本研究提出了一種基于機器學習的雙核D形PCF傳感器，用于檢測汽油中的煤油摻假。所提出的開通道幾何結構增強了分析物與光的相互作用，從而實現了強大的傳感性能。有限元仿真顯示最大波長靈敏度為66,667 nm/RIU，振幅靈敏度為644.87 RIU^-1，Q因子為29.14，證實了該傳感器適用于基于折射率的燃料摻假檢測。

補充說明

伊瑪目·侯賽因·希布利：撰寫原始草稿、驗證、概念化。穆罕默德·阿西夫·馬哈茂德：撰寫原始草稿、數據整理。扎希德·凱薩爾：形式分析。穆罕默德·塞利姆·侯賽因：監督。阿尼爾班·薩爾卡爾：方法論。薩迪亞·蘇爾塔娜：形式分析。納茲魯爾·伊斯蘭：監督。

作者聲明他們沒有已知的競爭性財務利益或個人關系可能影響本文報告的工作。