In-situ fiber temperature sensor for anti-Stokes cooling measurements in doped fibers
Notice bibliographique
Résumé
The experimental study of cooling by anti-Stokes fluorescence in a fiber or a radiation-balanced fiber laser necessitates the development of a sensor that can measure the temperature of the fiber core with an excellent temperature and spatial resolution, a large dynamic range, a small drift, a fast response, and a low absorptive loss. We report an in-situ slow-light fiber sensor written directly in a Yb-doped silica fiber using a femtosecond laser. The sensor has a spatial resolution of 6.5 mm, an excellent measured temperature resolution of 0.9 m°C/√Hz, and a measured drift as low as 20 m°C/min. One of the grating’s slow-light resonances is interrogated with a tunable 1.55-μm laser to measure the temperature-induced shift in the resonance wavelength when the fiber is optically pumped. The laser frequency is also modulated at 30 kHz to greatly reduce the detection noise. The sensor was pumped with 0.58 mW from a 1020-nm laser and measured a positive temperature change of 0.33 °C. The dominant source of heating is shown to be likely the photodarkening loss induced in the Yb-doped fiber when the FBG was written. The total FBG loss is predicted to be ~24 m-1 at 1020 nm and expected to reduce after annealing. Projections indicate that if the loss of the rare-earth doped FBG can be decreased to the level of the loss observed in slow-light FBGs written in SMF-28 fibers, these sensors can be used to measure ASF cooling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».