MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402441747 · doi:10.1016/j.procir.2024.08.158

Laser Glass deposition of single-mode glass fibers for the fabrication of chip-scale photonic circuits

2024· article· en· W4402441747 sur OpenAlexaff
Florian Spengler, Sven-Olaf Waldhauer, Moritz Hinkelmann, Jörg Neumann, Stefan Kaierle, Dietmar Kracht

Notice bibliographique

RevueProcedia CIRP · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFabricationMaterials scienceChipPhotonicsLaserPhotonic integrated circuitOptoelectronicsElectronic circuitDeposition (geology)OpticsElectrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of glass, particularly fused silica (FS), instead of polymers or semiconductors as optical waveguide material is advantageous due to broadband transmission, reduced propagation losses, and enhanced thermal and mechanical stability. In this contribution, laser glass deposition for the chip-scale fabrication of FS-based optical waveguides is investigated. We use a CO 2 laser with emission at a wavelength of 10.6 µm to weld conventional single-mode glass fibers onto a FS substrate, with the aim of maintaining the waveguide properties of the fibers. Synchronized translational and rotational axis movements allow for positioning of the waveguides in arbitrary geometries. Furthermore, a CO 2 laser-based cleaving method is introduced, which facilitates on-chip creation of waveguide end facets for optical coupling. An analysis of the cleave geometry in dependence on process parameters as well as optical coupling losses are presented. Coupling losses of 0.88 dB for a laser-cleave and propagation losses of 0.56 dB/cm for a 10 cm on-chip welded fiber were achieved. The results pave the way for on-chip integration of fiber-based systems like lasers, sensing devices or optical communication networks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcedia CIRPMême sujetSemiconductor Lasers and Optical DevicesTravaux en français237 207