Advances in Modeling, Design, and Fabrication of Deep-Etched Multilayer Resonators
Notice bibliographique
Résumé
We present recent advances in modeling, design, and fabrication of in-plane multilayer optical resonators fabricated by high aspect ratio etching of silicon. We first revisit the model of Gaussian beam divergence proposed by A. Lipson to correct a mistake that leads to an underestimation of the losses affecting this type of resonator. Secondly, we discuss the influence of surface roughness at the silicon-air interfaces of multilayered structures. Roughness profiles-measured by white light interferometry on the sidewalls of silicon trenches etched by deep reactive ion etching (DRIE)-are presented. The single absorbing layer model of Carniglia is used to predict the influence of the measured roughness ( nm RMS). This model is combined with the corrected model for Gaussian beam divergence and is compared with recent experimental results obtained for a new generation of deep-etched Fabry-Perot refractive index sensors. These sensors are fabricated using the contour lithography method, which is demonstrated to greatly improve the predictability of their optical characteristics. The combined model for roughness and divergence is found to correspond remarkably well with the experimental results, with predictions of loss and finesse of the resonances within an average error of 1.3 dB and 25%, respectively. We therefore expect the models and the simulations presented in this article to become a useful tool for the design of devices based on deep-etched multilayer resonators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».