Performance of silicon immersed gratings: measurement, analysis, and modeling
Notice bibliographique
Résumé
The use of Immersed Gratings offers advantages for both space- and ground-based spectrographs. As diffraction takes place inside the high-index medium, the optical path difference and angular dispersion are boosted proportionally, thereby allowing a smaller grating area and a smaller spectrometer size. Short-wave infrared (SWIR) spectroscopy is used in space-based monitoring of greenhouse and pollution gases in the Earth atmosphere. On the extremely large telescopes currently under development, mid-infrared high-resolution spectrographs will, among other things, be used to characterize exo-planet atmospheres. At infrared wavelengths, Silicon is transparent. This means that production methods used in the semiconductor industry can be applied to the fabrication of immersed gratings. Using such methods, we have designed and built immersed gratings for both space- and ground-based instruments, examples being the TROPOMI instrument for the European Space Agency Sentinel-5 precursor mission, Sentinel-5 (ESA) and the METIS (Mid-infrared E-ELT Imager and Spectrograph) instrument for the European Extremely Large Telescope. Three key parameters govern the performance of such gratings: The efficiency, the level of scattered light and the wavefront error induced. In this paper we describe how we can optimize these parameters during the design and manufacturing phase. We focus on the tools and methods used to measure the actual performance realized and present the results. In this paper, the bread-board model (BBM) immersed grating developed for the SWIR-1 channel of Sentinel-5 is used to illustrate this process. Stringent requirements were specified for this grating for the three performance criteria. We will show that –with some margin– the performance requirements have all been met.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».