Anti-Stokes fluorescence cooling of nanoparticle-doped silica fibers
Notice bibliographique
Résumé
The first observation of cooling by anti-Stokes pumping in nanoparticle-doped silica fibers is reported. Four Yb-doped fibers fabricated using conventional modified chemical vapor deposition (MCVD) techniques were evaluated, namely, an aluminosilicate fiber and three fibers in which the Yb ions were encapsulated in CaF2, SrF2, or BaF2 nanoparticles. The nanoparticles, which oxidize during preform processing, provide a modified chemical environment for the Yb3+ ions that is beneficial to cooling. When pumped at the near-optimum cooling wavelength of 1040 nm at atmospheric pressure, the fibers experienced a maximum measured temperature drop of 20.5 mK (aluminosilicate fiber), 26.2 mK (CaF2 fiber), and 16.7 mK (SrF2 fiber). The BaF2 fiber did not cool but warmed slightly. The three fibers that cooled had a cooling efficiency comparable to that of the best previously reported Yb-doped silica fiber that cooled. Data analysis shows that this efficiency is explained by the fibers’ high critical quenching concentration and low residual absorptive loss (linked to sub-ppm OH contamination). This study demonstrates the large untapped potential of nanoparticle doping in the current search for silicate compositions that produce optimum anti-Stokes 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».