Capability for Fine Tuning of the Refractive Index Sensing Properties of Long-Period Gratings by Atomic Layer Deposited Al2O3 Overlays
Notice bibliographique
Résumé
This work presents an application of thin aluminum oxide (Al2O3) films obtained using atomic layer deposition (ALD) for fine tuning the spectral response and refractive-index (RI) sensitivity of long-period gratings (LPGs) induced in optical fibers. The technique allows for an efficient and well controlled deposition at monolayer level (resolution ~ 0.12 nm) of excellent quality nano-films as required for optical sensors. The effect of Al2O3 deposition on the spectral properties of the LPGs is demonstrated experimentally and numerically. We correlated both the increase in Al2O3 thickness and changes in optical properties of the film with the shift of the LPG resonance wavelength and proved that similar films are deposited on fibers and oxidized silicon reference samples in the same process run. Since the thin overlay effectively changes the distribution of the cladding modes and thus also tunes the device’s RI sensitivity, the tuning can be simply realized by varying number of cycles, which is proportional to thickness of the high-refractive-index (n > 1.6 in infrared spectral range) Al2O3 film. The advantage of this approach is the precision in determining the film properties resulting in RI sensitivity of the LPGs. To the best of our knowledge, this is the first time that an ultra-precise method for overlay deposition has been applied on LPGs for RI tuning purposes and the results have been compared with numerical simulations based on LP mode approximation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».