《Optical Materials》:Multi-ring-core Tm3+ doped LMA optical fiber for ASE emission - drawing-induced evolution of the refractive-index profile
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皮奥特·米卢斯基(Piotr Miluski)| 马尔钦·科查诺维茨(Marcin Kochanowicz)| 马雷克·沃丁斯基(Marek ?odziński)| 克日什托夫·马尔科夫斯基(Krzysztof Markowski)| 阿加塔·巴拉诺夫斯卡(Agata Baran
皮奥特·米卢斯基(Piotr Miluski)| 马尔钦·科查诺维茨(Marcin Kochanowicz)| 马雷克·沃丁斯基(Marek ?odziński)| 克日什托夫·马尔科夫斯基(Krzysztof Markowski)| 阿加塔·巴拉诺夫斯卡(Agata Baranowska)| 雅切克·日莫伊达(Jacek ?mojda)| 沃伊切赫·A·皮萨尔斯基(Wojciech A. Pisarski)| 乔安娜·皮萨尔斯卡(Joanna Pisarska)| 玛尔塔·库维克(Marta Kuwik)| 多米尼克·多罗什(Dominik Dorosz)| 扬·多罗什(Jan Dorosz)
比亚韦斯托克工业大学电气工程学院,Wiejska 45D街,15-351比亚韦斯托克,波兰
摘要
本文介绍了一种新型光纤设计,该光纤具有多环核心结构,并掺杂了Tm3+以调节折射率。这种光纤采用MCVD-CDT技术制造,能够精确控制掺杂剂和折射率的空间分布。与传统具有均匀核心的光纤不同,这种多环结构允许有意设计其模式和发射特性,这是本研究的关键创新点。数值分析证实,在48/250 μm的核心/包层几何结构下,该光纤具有弱导引特性和低数值孔径(NA = 0.132)。文章还讨论了光纤拉制过程中多环结构的变化,并基于测量的折射率剖面进行了分析。在光纤预制棒中,活性氧化物和改性氧化物的最大浓度分别为0.2 mol% Tm2O3、3.22 mol% Al2O3和0.75 mol% P2O5。通过增加泵浦功率,测量到前向自激辐射(ASE)功率的增加和光谱的变窄,证明了该光纤在主发射带的表现。所提出的光纤架构为在安全波长范围内工作的基于光纤的光源提供了新的光谱(1.7-2.1 μm)和模式工程可能性。
引言
几十年来,光纤已被广泛用于有线通信,实现了数字信息的快速传输和交换。20世纪60年代初期,人们开始研究直接在光纤链路中放大光信号,使用掺杂镧系离子的光纤,这为光放大器和光纤激光器的发展奠定了基础[1]。至今,基于二氧化硅的光纤仍然是有源光纤器件的基本平台,并继续推动新型激光器和自激辐射(ASE)源的发展。二氧化硅光纤具有多种优势,如作为有源激光介质、出色的热耗散能力、高抗光损伤性、低衰减以及成熟的大规模制造技术。这些特性使其能够在高光功率下工作,并有效利用非线性光学现象,如超连续谱产生和拉曼激光。因此,目前的研究重点是通过控制掺杂镧系元素、过渡金属和纳米晶体来改进二氧化硅光纤[2]、[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]。这些方法可以定制发光特性,实现宽带发射并扩展到以前无法获得的波长范围,特别是在中红外区域。除了增益和光谱特性外,光纤在光束传输和光束整形方面也具有独特优势。完全光纤集成的光路消除了对对准敏感的笨重光学元件的需求,提高了系统对环境干扰(如振动、湿度、灰尘和温度波动)的鲁棒性。重要的是,适当的折射率剖面(RIP)工程可以在光纤内部直接塑造光模式,生成具有大模式面积(LMA)的单模高斯光束或具有预定义非高斯强度分布的光束。这些能力对于高功率激光应用非常有吸引力,因为它们可以减少对外部光束整形光学元件的需求,并提高整个系统的效率和稳定性。折射率剖面的修改在决定光纤特性方面起着核心作用。在被动通信光纤中,复杂的环形RIP被用来调整色散或实现孤子传输[11]、[12]、[13]。近年来,特种光纤的应用领域已经远远超出了通信领域,包括先进的辐射源、脉冲压缩方案和高功率激光系统。特别值得关注的是在1.5 μm以上安全波长范围内工作的光纤激光器和ASE源[14]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]、[20]、[21]。在这个波长范围内,角膜和玻璃体的强吸收有效地保护了视网膜,这是眼睛最容易受损的部分。因此,这类光源被广泛应用于光电计量、空间扫描、医学诊断、软组织处理和工业材料加工[22]、[23]、[24]。在1.5-2.3 μm的光谱范围内,基于二氧化硅的光纤因其优异的机械和热稳定性、高损伤阈值以及与成熟的光纤拉制技术的兼容性而特别有吸引力。在制造用于ASE和光纤激光器应用的二氧化硅预制棒的方法中,改进化学气相沉积(MCVD)技术尤为突出。MCVD通常有两种变体:溶液掺杂技术(SDT)和螯合掺杂技术(CDT)。MCVD过程包括多个沉积和烧结阶段,在此过程中必须精确控制试剂流速、沉积温度、燃烧器速度和内部管压等参数。MCVD-CDT方法的一个关键优势是能够通过重复沉积和烧结连续层来制造复杂的多环核心结构。这使得可以在各个环内精确控制掺杂剂的位置,从而实现先进的折射率和增益工程。多环设计允许通过单离子掺杂或多种镧系元素的共掺杂来定制发光特性,控制能量传输过程,塑造模式和色散特性,并通过交替掺杂和未掺杂的二氧化硅层实现大核心、低NA的LMA光纤——这些能力使用传统的溶液掺杂技术难以或无法实现[25]。尽管有这些优势,MCVD-CDT制造仍面临重大技术挑战,包括在螯合物蒸发过程中保持活性掺杂剂的稳定浓度、随着基底管内径减小确保均匀的沉积效率、保持掺杂剖面的纵向均匀性、精确控制燃烧器运动和温度梯度以及限制相邻核心层之间的扩散[26]。尽管如此,MCVD-CDT仍然是少数能够生产下一代高功率和定制光束光纤所需精确控制的多环折射率剖面的制造方法之一。在安全波长范围1.5-2.5 μm内,最常用的活性掺杂剂是Er3+、Tm3+和Ho3+,它们已在许多激光器和ASE源中得到成功应用。然而,将它们掺入二氧化硅玻璃受到溶解度限制以及在较高浓度下倾向于聚集和相分离的问题。虽然铝和磷等玻璃改性剂可以提高稀土元素的溶解度,但它们也会增加折射率对比度,这必须在LMA光纤设计中仔细控制以保持弱导引条件。与我们的先前研究不同,本研究探讨了在多环Tm3+掺杂LMA二氧化硅光纤中更高的Al/Tm共掺杂比例,用于ASE操作。虽然增加活性离子和改性剂的浓度有利于增益和ASE性能,但同时也增加了保持低NA和受控模式行为的挑战。为此,本文采用了Al-P共掺杂作为折射率工程策略。此外,与早期研究不同,本研究直接比较了预制棒和拉制光纤的折射率剖面,从而分析了拉制过程中掺杂剂的重新分布及其对最终模式和光谱特性的影响。光纤拉制过程中的掺杂剂扩散是一个受温度、时间和掺杂剂种类影响的热激活过程。大量研究已经研究了含有Ge、F、B和P的被动光纤中的扩散现象[25]、[27]、[28]、[29]、[30]、[31]。Al和P等共掺杂剂会改变局部玻璃网络和粘度,可能增加稀土离子的迁移率。尽管稀土离子的离子半径较大和质量较大,导致扩散率较低,但在光纤拉制过程中(高达约2100 °C)仍然会发生可测量的重新分布。通过比较预制棒和光纤的RIP可以进行定性评估,而更详细的元素分析可以使用EPMA等技术[29]、[30]进行。表1总结了代表性的Tm掺杂二氧化硅光纤和ASE相关源的文献数据。比较内容包括核心尺寸、数值孔径、核心组成、3F4寿命、光谱带宽和主要输出特性。本文的特点是采用了多环LMA结构、较高的Al/Tm掺杂比例、Al-P辅助的折射率工程以及预制棒和拉制光纤的折射率剖面的直接比较。
在本文中,我们介绍了一种新型的多环Tm3+掺杂二氧化硅光纤,专为在安全波长范围内生成ASE而设计,具有高斯基座光束轮廓。通过对折射率剖面、掺杂剂分布和拉制诱导扩散的综合分析,揭示了制造、波导和发光特性之间的相互作用,突显了基于MCVD的方法在先进光纤设计中的能力。
章节片段
方法论
使用RP Fiber Power软件的模式求解器模块对所提出的光纤设计的光学特性进行了数值分析。模拟基于实验测量的折射率剖面和掺杂剂浓度分布。所提出的多环结构具有定制的折射率和掺杂剂分布,需要多步骤沉积过程。该光纤预制棒是在比亚韦斯托克工业大学制造的
光纤设计和模式导引
图1显示了制造光纤的掺杂结构。对48/250 μm核心/包层几何结构的数值分析表明,在2000 nm处,最多有9个线偏振模式可以在弱导引条件下在光纤中传播。在本研究中,“少模光纤”一词用于文献中广泛采用的较广泛的实际含义,指支持有限数量LP模式的光纤。
作为设计分析的一部分,计算了两种情况下的模式特性:
总结
本文介绍了一种掺杂铥的多环核心光纤,其核心/包层几何结构为48/250 μm,数值孔径(NA = 0.132)。基于测量的折射率剖面的数值分析证实了弱导引条件和有限数量的LP模式的导引。在预制棒中测量的最大浓度分别为0.2 mol% Tm2O3、3.22 mol% Al2O3和0.75 mol% P2O5,证实了活性掺杂剂和改性掺杂剂在多环结构中的可控掺入
CRediT作者贡献声明
雅切克·日莫伊达(Jacek ?mojda):验证、监督、方法论。沃伊切赫·A·皮萨尔斯基(Wojciech A. Pisarski):方法论、研究。乔安娜·皮萨尔斯卡(Joanna Pisarska):方法论、研究。玛尔塔·库维克(Marta Kuwik):方法论、研究。马尔钦·科查诺维茨(Marcin Kochanowicz):方法论、研究、概念化。马雷克·沃丁斯基(Marek ?odziński):方法论、数据管理。克日什托夫·马尔科夫斯基(Krzysztof Markowski):可视化、方法论、数据管理。阿加塔·巴拉诺夫斯卡(Agata Baranowska):方法论、研究、数据管理。皮奥特·米卢斯基(Piotr Miluski):撰写——原始草稿、方法论、资金获取,
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
该研究项目由波兰国家科学中心根据决定号UMO-2020/37/B/ST7/03094资助。