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Enregistrement W4390059235 · doi:10.1038/s41598-023-49898-1

Tailoring ultrabroadband near‐infrared luminescence in Bi-doped germanosilicate glasses

2023· article· en· W4390059235 sur OpenAlexafffund
A. Mehaboob, V. Fuertes, V.A.G. Rivera, Younès Messaddeq

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLuminescenceMaterials scienceDopingBroadbandWavelengthOptoelectronicsInfraredOptical fiberIonNear-infrared spectroscopyOpticsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bi-doped glasses and optical fibers are extensively studied since they present broadband optical amplification in the near-infrared region (NIR), in which the optical telecommunication industry greatly depends for the transmission of optical signals. There are many scientific challenges about the NIR luminescent emissions from Bi ions, such as understanding its origin and further improving the associated optical amplification capacity. In this work, Bi-doped germanosilicate glass compositions with ultrabroadband NIR luminescence were fabricated, in the range of 925–1630 nm, which covers O, E, S, C, and L-telecommunication bands. An in-depth analysis of the impact of modifying excitation wavelengths, Bi content, and GeO 2 /SiO 2 concentration ratio in the glass matrix demonstrates the possibility of considerably manipulating the Bi NIR luminescence, in terms of tuning emission parameters such as bandwidth, up to ~ 490 nm, and luminescence intensity. Based on theoretical and experimental luminescence data retrieved from the fabricated glasses, we demonstrate that the origin of broadband luminescence under all the considered excitation wavelengths can be ascribed to optical transitions of Bi 0 ions. Therefore, an energy level diagram for Bi 0 is proposed. We anticipate that our findings can provide clarifications to the existing uncertainty in the origin of Bi NIR emission, which will be useful to fabricate efficient future optical fiber 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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