Tailoring ultrabroadband near‐infrared luminescence in Bi-doped germanosilicate glasses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».