Unraveling the Deep‐Level Defects Induced Optical Losses in LilnSe2 Crystal toward Enhancement of Mid‐Infrared Laser Radiation

红外线的 激光器 辐射 光电子学 材料科学 光学 光学材料 Crystal(编程语言) 远红外激光器 物理 计算机科学 程序设计语言
作者
Shi-Lei Wang,Chao Ma,Kaihui Xu,Jingjing Zhang,Feng Yang,Xutang Tao,Shanpeng Wang
出处
期刊:Laser & Photonics Reviews [Wiley]
卷期号:18 (11)
标识
DOI:10.1002/lpor.202400191
摘要

Abstract Mid‐infrared (MIR) lasers generated by nonlinear optical (NLO) crystals have aroused extensive attention in various military and civilian applications. Among the MIR NLO crystal family, LiInSe 2 (LISe) is a promising candidate in the generation of MIR lasers due to its wide transmission range, large bandgap, and high laser‐induced damage threshold. However, the intrinsic defects in LISe induce optical losses, which will induce laser damage and hinder the performance of MIR laser generation. In this work, the mechanism of optical absorption induced by defects is revealed in LISe through transient absorption (TA) spectroscopy. It is verified that the deep‐level defects in LISe give rise to the extra optical absorption, which is owing to the excited state absorption (ESA) and photo‐induced absorption (PIA). Accordingly, for improving the optical properties of LISe crystals, Li 2 Se vapor‐mediated annealing to reduce defects concentration is rationally designed. The results confirmed that the optical properties of annealed LISe are improved due to the decrease of defects concentration. Ultimately, the performance of MIR laser generation is successfully enhanced by using the annealed LISe crystal. This work provides deep insights into the defect‐induced absorption losses in LISe crystals and promotes the application of LISe crystals in MIR laser generation.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1111完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
哈哈哈完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
2秒前
卡乐李发布了新的文献求助10
2秒前
kwan完成签到,获得积分10
2秒前
松可梅子发布了新的文献求助10
2秒前
黄桃发布了新的文献求助10
2秒前
满意千儿发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
橘猫123456发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
冷艳的晟睿完成签到,获得积分10
5秒前
mannich发布了新的文献求助10
5秒前
mannich发布了新的文献求助10
5秒前
桦树茸的猫完成签到,获得积分10
5秒前
mannich发布了新的文献求助10
5秒前
可爱多发布了新的文献求助10
5秒前
mannich发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
Gloria发布了新的文献求助10
6秒前
小娜娜完成签到 ,获得积分10
7秒前
LC关闭了LC文献求助
8秒前
Rainbow7完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
mannich发布了新的文献求助10
8秒前
mannich发布了新的文献求助10
8秒前
香蕉觅云应助水冰采纳,获得30
9秒前
mannich发布了新的文献求助10
9秒前
changjinglu发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
Hello应助线粒体采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
CodeCraft应助要减肥的肥波采纳,获得10
11秒前
解安珊完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582679
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161608
关于积分的说明 19604096
捐赠科研通 7164899
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266181
关于科研通互助平台的介绍 2431110
邀请新用户注册赠送积分活动 2257468