Integrated polarizers based on graphene oxide in waveguides and ring resonators
Notice bibliographique
Résumé
Polarization selective devices, such as polarizers and polarization selective resonant cavities (e.g., gratings and ring resonators), are core components for polarization control in optical systems and find wide applications in polarizationdivision- multiplexing, coherent optical detection, photography, liquid crystal display, and optical sensing. In this paper, we demonstrate integrated waveguide polarizers and polarization-selective micro-ring resonators (MRRs) incorporated with graphene oxide (GO). We achieve highly precise control of the placement, thickness, and length of the GO films coated on integrated photonic devices by using a solution-based, transfer-free, and layer-by-layer GO coating method followed by photolithography and lift-off processes. The latter overcomes the layer transfer fabrication limitations of 2D materials and represent a significant advance towards manufacturing integrated photonic devices incorporated with 2D materials. We measure the performance of the waveguide polarizer for different GO film thicknesses and lengths versus polarization, wavelength, and power, achieving a very high polarization dependent loss (PDL) of ~ 53.8 dB. For GOcoated integrated MRRs, we achieve an 8.3-dB polarization extinction ratio between the TE and TM resonances, with the extracted propagation loss showing good agreement with the waveguide results. Furthermore, we present layer-by-layer characterization of the linear optical properties of 2D layered GO films, including detailed measurements that conclusively determine the material loss anisotropy of the GO films as well as the relative contribution of film loss anisotropy versus polarization-dependent mode overlap, to the device performance. These results offer interesting physical insights and trends of the layered GO films from monolayer to quasi bulk like behavior and confirm the high-performance of integrated polarization selective devices incorporated with GO films.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».