Near and mid-infrared emissions implications of hydroxyl groups in Er<sup>3+</sup>-doped tellurite glasses: enhancing luminescent properties via purification processes
Notice bibliographique
Résumé
Tellurite glasses are increasingly attracting interest from the photonics industry due to their promising spectroscopic properties. However, intrinsic absorption losses caused by impurities, especially hydroxyl groups (OH - ) remain a significant challenge for achieving efficient infrared emission. This work presents what we believe to be a new purification method for Er 3+ -doped tellurite glasses using diethyl zinc to treat oxide precursors. Glasses with the composition 69.7 TeO 2 – 25 ZnO – 5 La 2 O 3 – 0.3 Er 2 O 3 (mol %) were fabricated at each step of the purification and characterized. The effect of the purification in the reduction of OH content is evidenced in the decreased absorption coefficient from 2.57 to 0.22 cm - ¹ at 3300 nm after applying the chemical treatment, which accounted for a decrease in the number of OH ions/cm 3 from 2.88 × 10 19 to 2.70 × 10 18 . The purification process significantly improved the optical properties, enabling consecutive emissions at 1535, 2700, and 3280 nm when pumped with an optical parametric oscillator (OPO) laser tuned to 522 nm. With the reduction of OH content, there was an increase in the emission efficiency from 78.6 to 93.9% and 7.3 to 10.7% for the emissions for 4 I 13/2 → 4 I 15/2 and 4 I 11/2 → 4 I 13/2 , respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».