[激光原理與應用-156]:光學器件 - 激光器為什么會出現多余的能量,哪些地方會出現多余能量?

在激光器運行過程中,多余能量的出現是不可避免的物理現象,其根源在于能量轉換與傳輸過程中的非理想特性。以下從能量來源、產生位置及具體機制三方面進行詳細說明:

一、多余能量的主要來源

  1. 泵浦源效率限制
    泵浦源(如激光二極管、閃光燈)將電能轉換為光能時,存在量子效率損失。例如,半導體激光二極管的電光轉換效率通常為30%-60%剩余能量以熱形式耗散,同時部分已經由電轉換成的泵浦可能未被增益介質(增益晶體)吸收,成為多余光能量。

  2. 增益介質非理想吸收
    增益介質(如Nd:YAG晶體、摻鉺光纖)對泵浦光的吸收存在波長選擇性。若泵浦光波長與介質吸收峰不完全匹配,或介質存在缺陷導致吸收截面降低,部分泵浦光會穿透介質而不被利用,形成泄漏光。

  3. 諧振腔損耗
    激光諧振腔內的反射鏡(全反鏡、輸出鏡)無法實現100%反射,表面粗糙度、鍍膜缺陷或材料吸收會導致光能量損耗。此外,腔內元件(如波片、偏振器)的插入損耗也會產生多余能量。

  4. 自發輻射與模式競爭
    增益介質中的原子受激輻射前會自發發射光子,形成自發輻射噪聲。在多模激光器中,不同縱模或橫模競爭增益,未被選中的模式能量成為多余能量,可能通過腔內損耗或輸出耦合器泄漏。

二、多余能量出現的具體位置

  1. 泵浦光傳輸路徑
    • 泵浦源出口:泵浦光從二極管或閃光燈發出后,部分光因發散角過大或方向偏離無法進入增益介質。
    • 增益介質表面:泵浦光在介質表面發生反射或散射,未被有效吸收。
    • 介質內部:若介質長度不足或摻雜濃度不均,泵浦光可能未被完全吸收即穿出介質。
  2. 諧振腔內部
    • 腔內元件表面:反射鏡、調Q元件、模式選擇器等表面的微小缺陷會導致光散射或吸收。
    • 高階模區域:在基模激光器中,高階橫模因損耗較高,其能量逐漸衰減為多余能量。
    • 非線性效應區:在高功率激光器中,非線性效應(如受激布里淵散射)可能將部分光能量轉移到其他頻率或方向。
  3. 激光輸出路徑
    • 輸出鏡背面:輸出鏡對激光的透射率通常為90%-99%,剩余1%-10%的能量被反射回腔內或吸收。
    • 光束準直系統:透鏡、反射鏡等光學元件的鍍膜缺陷或表面污染會導致光能量損耗。

三、多余能量的具體表現形式

  1. 未吸收的泵浦光
    • 現象:泵浦光穿透增益介質后,以剩余泵浦光形式存在。
    • 影響:在高功率激光器中,剩余泵浦光可能聚焦于腔內元件表面,導致熱損傷或光學薄膜燒毀。
  2. 自發輻射光
    • 現象:增益介質中原子自發發射的光子,方向隨機且相位無關聯。
    • 影響:自發輻射光會降低激光的相干性,并在調Q或鎖模激光器中引入噪聲。
  3. 雜散光
    • 現象:因腔內元件缺陷或設計不當產生的散射光,可能形成寄生振蕩或干擾主激光模式。
    • 影響:雜散光會降低激光光束質量,甚至導致激光器工作不穩定。
  4. 熱能量
    • 現象:泵浦光能量未完全轉換為激光能量時,以熱形式耗散在增益介質、泵浦源或腔內元件中。
    • 影響:熱積累會導致元件熱透鏡效應、熱應力損傷或波長漂移,影響激光器性能。

四、典型案例分析

  1. 高功率固體激光器
    • 多余能量來源:剩余泵浦光、自發輻射光、腔內元件散射光。
    • 解決方案:在諧振腔末端安裝終端吸收器(如黑化金屬塊),吸收剩余泵浦光;采用偏振選擇元件抑制自發輻射光;優化腔內元件鍍膜以減少散射。
  2. 光纖激光器
    • 多余能量來源未被光纖吸收的泵浦光、高階模光、瑞利散射光。
    • 解決方案:在光纖端面涂覆吸光涂層吸收剩余泵浦光;使用光子晶體光纖抑制高階模;通過隔離器防止瑞利散射光返回諧振腔。
  3. 超快激光器
    • 多余能量來源:連續光背景、非鎖模脈沖、色散展寬光。
    • 解決方案:采用可飽和吸收體(如SESAM)啟動鎖模,抑制連續光背景;通過啁啾脈沖放大(CPA)技術壓縮脈沖寬度,減少色散展寬。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/91931.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/91931.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/91931.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

Arxiv-Daily

Daily Paper Report - 2025-07-24 12:53 Today’s Recommended Papers 1. Multi-modal Multi-task Pre-training for Improved Point Cloud Understanding Authors: Liwen Liu, Weidong Yang, Lipeng Ma, Ben Fei Deep-Dive Summary: 多模態多任務預訓練以改善點云理解 預…

如何對云環境或者超融合系統進行性能測試?

最近幾個月,公司開啟了新的產品計劃,準備來做一個國產超融合一體機(其實個人覺得現在入行已經晚了太多了,市場基本沒有多少了) POC功能測試過完,但是感覺不到什么優勢,由于芯片架構采用的是arm架…

【web自動化測試】實戰

web自動化測試就是對界面的測試1、編寫測試用例2、參考測試用例,創建自動化測試項目,編寫自動化測試腳本論壇登錄頁:ForumLoginTest.py論壇首頁:ForumListTest.py論壇詳情頁:ForumDetailTest.py論壇編輯頁:…

在Maxscript中隨機化對象變換、顏色和材質

只需幾行Maxscript,即可為3ds Max場景帶來更多活力和變化! 在本文中,您將學習如何快速隨機化選定對象的位置、旋轉、線顏色和材質。 非常適合在ArchViz、動態圖形和產品可視化項目中創建更自然、更少機械的布局。 為什么要使用隨機化腳本? 1.快速為場景添加自然隨機性 2.…

分類數據集 - 交通事故場景分類數據集下載

數據集介紹:交通事故場景分類數據集,真實交通場景高質量圖片數據;適用實際項目應用:公共場所監控場景下是否發生交通事故檢測項目,以及作為監控場景通用交通檢測數據集場景數據的補充;數據集類別&#xff1…

內網公網詳解,及無公網IP內網穿透給外網直接遠程連接訪問的具體實現方法步驟

一、什么是內網、外網1、內網IP(局域網IP)是指在私有網絡或局域網內部使用的IP地址,無法直接從互聯網訪問,需通過NAT(網絡地址轉換)技術實現對外通信。內網IP(Intranet IP)是專為局域…

Redis協議數據遷移方式

主從復制(REPLICAOF/SLAVEOF):目標實例掛為從節點,通過復制協議全量增量同步后切換為主。模擬從節點工具:模擬復制協議同步數據,常見兩種實現:(1) 拉取全量和增量命令流,在本地生成 …

英語中日期與時間縮寫

日常使用中,時間縮寫無處不在。掌握這些縮寫不僅能提高溝通效率,還能讓您的英語表達更加地道和專業。本文將系統性地介紹英語中各類時間相關縮寫,包括月份、星期、時刻表達等,并提供實用記憶技巧和應用場景。 一、時間縮寫基礎概…

【Spring Cloud】-- RestTeplate實現遠程調用

實現遠程調用有很多種方式,這里我們使用RestTemplate來進行實現。 REST :表現層資源狀態轉移(資源在網絡中以某種表現形式進行狀態轉移),是一種軟件架構風格,狀態轉移:數據狀態的變化。 表現層&…

2025年信創政策解讀:如何應對國產化替代挑戰?(附禪道/飛書多維表格/華為云DevCloud實戰指南)

本文核心產品:??禪道(國產項目管理工具)、飛書多維表格(協同辦公工具)、華為云DevCloud(云端研發平臺)?? ——在“自主可控”成為國家戰略關鍵詞的2025年,國產化替代已從“可選動…

如何讓 RAG 檢索更高效?——大模型召回策略全解

如何讓 RAG 檢索更高效?——大模型召回策略全解 一、引子:RAG 的“強”靠得住嗎? RAG(Retrieval-Augmented Generation)作為一種將文檔檢索與大語言模型結合的框架,已成為企業落地知識問答、搜索增強、智能…

Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation

代碼來源 https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet 模塊作用 DIS 是一種旨在對高分辨率圖像中的目標物體進行精確分割的技術,尤其適用于具有復雜細微結構的物體,例如細長的邊緣或微小細節。傳統方法在處理這類任務時往往難以捕捉細微特征或恢復高分辨…

RAGFlow 0.20.0 : Multi-Agent Deep Research

Deep Research:Agent 時代的核心能力2025 年被稱為 Agent 落地元年,在解鎖的各類場景中,最有代表性之一,就是 Deep Research 或者以它為基座的各類應用。為什么這么講? 因為通過 Agentic RAG 及其配套的反思機制&#…

CMakeLists.txt學習

一:#是行注釋 ,[[ 塊注釋 ]]0.cmake_minimum_required: 指定使用的cmake的最低版本1.project() 定義工程名稱并可以指定工程的版本,工程描述,web主頁地址,支持的語言(默認情況支持所有語言)2.…

Pytorch-04 搭建神經網絡架構工作流

搭建神經網絡架構 在pytorch中,神經網絡被抽象成由一系列對數據執行特定操作的層或者模塊組成,比如下面的Attention實現,每個塊都是一個模塊或者層。 如果你想快速搭建網絡架構,torch.nn這個命名空間提供了所有很多開箱即用的層…

從“碎片化”到“完美重組”:IP報文的分片藝術

前言 在網絡通信中,當IP層需要傳輸的數據包大小超過數據鏈路層的MTU限制時,就必須進行分片處理。本文將完整解析IP分片的工作機制,包括分片字段的作用、如何減少分片,以及分片報文的組裝原理。 IP報頭解析請參考&#xff…

[GESP202306 四級] 2023年6月GESP C++四級上機題超詳細題解,附帶講解視頻!

本文為2023年6月GESP C四級的上機題目的詳細題解!覺得寫的不錯或者有幫助可以點個贊啦! (第一次講解視頻,有問題可以指出,不足之處也可以指出) 目錄 題目一講解視頻: 題目二講解視頻: 題目一: 幸運數 題目大意: …

內網穿透 FRP 配置指南

關鍵詞:內網穿透、FRP配置、frps、frpc、遠程訪問、自建服務器、反向代理、TCP轉發、HTTP轉發 在開發或部署項目時,我們經常遇到內網設備無法被公網訪問的問題,例如你想從外網訪問你家里的 NAS、遠程調試開發板,或是訪問本地測試環…

SpringBoot 信用卡檢測、OpenAI gym、OCR結合、DICOM圖形處理、知識圖譜、農業害蟲識別實戰

信用卡欺詐檢測通常使用公開數據集 數據準備與預處理 信用卡欺詐檢測通常使用公開數據集如Kaggle的信用卡交易數據集。數據預處理包括處理缺失值、標準化數值特征、處理類別特征。在Spring Boot中,可以使用pandas或sklearn進行數據預處理。 // 示例:使用Spring Boot讀取CS…

使用 Docker 部署 Golang 程序

Docker 是部署 Golang 應用程序的絕佳方式,它可以確保環境一致性并簡化部署流程。以下是完整的指南: 1. 準備 Golang 應用程序 首先確保你的 Go 應用程序可以正常構建和運行。一個簡單的示例 main.go: package mainimport ("fmt""net/http" )func ha…