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Enregistrement W2893183438 · doi:10.1364/oe.26.026633

Demonstration of an erbium-doped fiber with annular doping for low gain compression in cladding-pumped amplifiers

2018· article· en· W2893183438 sur OpenAlexafffund
Charles Matte-Breton, H. Chen, Nicolas K. Fontaine, Roland Ryf, René-Jean Essiambre, Colin Kelly, Cang Jin, Younès Messaddeq, Sophie LaRochelle

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensNokia (Canada)Université Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceOpticsCladding (metalworking)Erbium doped fiber amplifierDopingOptical amplifierErbiumOptical fiberFiber amplifierAmplifierOptoelectronicsFiber laserLaserPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the design and characterization of a cladding-pumped amplifier with erbium doping located in an annular region near the core. This erbium-doped fiber is proposed to reduce gain saturation, leading to smaller gain compression when compared to uniform core doping. Through numerical simulations, we first compare the performance of three fibers with different erbium doping profiles in the core or the cladding. When the doped fibers are operated at the optimum length, results show that the smaller overlap of the signal mode field with the annular erbium doping region leads to higher gain and lower saturation of the amplifier. A single-core erbium-doped fiber with an annular doping and a D-shaped cladding was fabricated. Measurements demonstrate less than 4 dB of gain compression over the C-band for input power ranging from -40 dBm to 3 dBm. Small gain compression EDFAs are of interest for applications that require input channel reconfiguration. Higher gain and saturation output power are also key issues in cladding-pumped multi-core amplifiers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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