Anti-Stokes cooling in silica and nanoparticle-doped silicate fibers
Notice bibliographique
Résumé
The recent reports of laser cooling in Yb-doped aluminosilicate fibers and silica preforms have opened up the field of optical refrigeration and radiation-balanced lasers to the enormous realm of silica fiber lasers and amplifiers. To increase the cooling efficiency achieved in these materials, it is critical to identify host compositions that improve the Yb3+-ion properties in the directions of low concentration quenching, short radiative lifetime, and a long-wavelength absorption tail that extends as far as possible above the zero-phonon line. In this on-going quest, nanoparticle-doped fibers offer a promising technique to modify the chemical environment of the Yb3+ ions and achieve some of these properties. In this work, three fibers in which the Yb3+ ions are initially encapsulated in CaF2, SrF2, or BaF2 nanoparticles were fabricated using a solution-doping technique, and their laser-cooling properties evaluated experimentally and analyzed. The CaF2 fiber and the SrF2 fiber were successfully cooled at atmospheric pressure when pumped with a continuous-wave laser at the near-optimum wavelength of 1040 nm. The measured maximum temperature change from room temperature was -26.2 mK for the CaF2 fiber at a pump power absorption level of 90 mW/m, and -16.7 mK at 66 mW/m for the SrF2 fiber. The BaF2 fiber did not cool, but it warmed only slightly, indicating that it was not far from cooling. Analysis of the measured dependence of the fiber temperature change on pump power with a model enabled extraction of the fiber’s critical quenching concentration and residual absorptive loss due to impurities. Comparison of these values to the values reported for an aluminosilicate fiber and fiber preforms that cooled shows that the CaF2 and SrF2 fibers faired as well as the fiber, and better than the preforms, in terms of quenching, but that they had a higher absorptive loss. This study establishes the significant research potential of nanoparticle-doped fibers in the search for efficient laser-cooling silica hosts.
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 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 ».