Optical cooling of a Yb-doped alumino-phosphosilicate fiber in air by −250 mK
Notice bibliographique
Résumé
Recent progress in the fabrication of Yb-doped silicate fibers with low concentration quenching and low background absorption loss has led to the demonstration of anti-Stokes-fluorescence cooling in several aluminosilicate compositions. This breakthrough is critical to combat deleterious thermal effects due to the quantum defect in fiber lasers and amplifiers. Since cooling efficiencies remain low (1-2.7%), it is paramount to engineer compositions that improve this metric. We report a silica fiber with a core glass heavily doped with aluminum and phosphorus that sets, to our knowledge, a few new records. This few-mode fiber (16-µm core) was cooled in air by -0.25 K from room temperature with ∼0.5 W of 1040-nm power. The measured cooling efficiency is 3.3% at low pump power and 2.8% at the power that produced maximum cooling. The critical quenching concentration inferred from the measured dependence of cooling on pump power and careful calibration of the pump absorption and saturation is 79 wt.%. The inferred background absorption loss is 15 dB/km. Together with the fiber's average Yb concentration of 4.2 wt.%, these metrics rank among the best reported in a silica glass.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».