Vertically Stacked Boron Nitride/Graphene Heterostructure for Tunable Antiresonant Hollow-Core Fiber
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating atomically thin two-dimensional (2D) materials with optical fibers expands their potential for optoelectronic applications. Recent advancements in chemical vapor deposition have enabled the batch production of these hybrid fibers, paving the way for practical implementation. However, their functionality remains constrained by the integration of a single 2D material, restricting their versatile performance. Here, we introduce a boron nitride/graphene (BN/Gr) heterostructure in the antiresonant hollow-core fiber (ARF) to modulate its optical resonance and thus enhance graphene nonlinearity by controlling the BN thickness. Hydroxyl-rich methanol is employed to improve the flatness and crystallinity of graphene, promoting the vertical epitaxy of BN with a controllable thickness ranging from 5 to 50 nm. The engineered optical resonance notably tunes the light-graphene interaction within the BN/Gr-ARF, increasing the depth of nonlinear optical modulation from 4% to 10% and enhancing all-optical modulation performance by 75%. Our methodology opens possibilities for tunable optical waveguides via the direct growth of functional 2D material-based heterostructures, offering a robust platform for the development of highly integrated photonic devices.
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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) | 0,000 | 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 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 ».