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Enregistrement W3008159457 · doi:10.1117/12.2546707

Inner-cladding pump reflector based on chirped volume Bragg gratings

2020· article· en· W3008159457 sur OpenAlexaff
Lauris Talbot, Louis-Charles Michaud, Vincent Boulanger, Pascal Paradis, Martin Bernier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOpticsFiber Bragg gratingDistributed Bragg reflectorCladding (metalworking)Volume (thermodynamics)PHOSFOSReflector (photography)OptoelectronicsOptical fiberPhysicsFiber optic sensorComposite materialGraded-index fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cladding-pumping scheme has made the power scalability of rare-earth-doped fiber lasers up to record levels possible by distributing the pump absorption along much longer fiber lengths. However, in addition to increasing the fiber cost and the cavity losses, a longer cavity length leads to enhanced detrimental nonlinear effects such as stimulated Raman scattering. As a way to reduce the required length of such lasers, we propose here an all-fiber laser architecture that makes use of a femtosecond-written chirped inner-cladding Bragg grating (ICBG) as a residual pump reflector. We report a 73% reflectivity of the pump power propagating in the highly multimode 125 μm-diameter inner cladding of the fiber made out of pure silica. This component was inscribed by using 400 nm femtosecond pulses and the phase-mask technique. Such a reflectivity was reached by optimizing the chirp of the grating and by inserting the fiber inside a hollow capillary with an outside diameter of 1 mm during the inscription. The latter reduces greatly the impact of the fiber’s curvature on the refraction of the writing beam. A larger writing area and consequently a stronger reflectivity could therefore be reached. The presence of this component at the output of a 21 m long erbium-doped silica fiber laser operating at 1.6 μm increased its slope efficiency from 20.5 to 25.1 % with respect to the injected pump power and increased its output from 22.8 to 29 W at 115 W of pump power.

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 enseignants0,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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