作者单位
摘要
1 中国工程物理研究院上海激光等离子体研究所, 上海 201800
2 中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光物理联合实验室, 上海 201800
在理论和实验上,分析了皮秒激光脉冲抽运所产生的参量荧光的时间相干特性。通过引入二阶复相干度,理论研究了在信号光与闲频光群速度走离存在的条件下,抽运功率和抽运脉宽对参量荧光时间相干性的影响。计算结果表明适当的抽运功率和较短的抽运脉宽是提升参量荧光时间相干性的重要条件,而过高的抽运功率或者较宽的抽运脉宽则会降低参量荧光的时间相干性。利用周期极化铌酸锂晶体,在实验上对理论结果进行了初步的实验验证。
非线性光学 参量荧光 相干性 光参量产生 
中国激光
2018, 45(7): 0708001
作者单位
摘要
中国工程物理研究院 激光聚变研究中心, 等离子体物理重点实验室, 四川 绵阳 621900
建立了宽带光参量放大数值模拟平台,并基于此对宽带光参量放大系统的能量转换效率提升进行优化设计,根据模拟计算结果可以对实验中能够达到的最优化能量转换效率进行预判。建立了验证实验平台并进行了实验,研究并攻克了实验中遇到的参量荧光抑制、信号光,泵浦光空间精确匹配、脉宽精确匹配、时间波形整形等关键技术难点。在抑制参量荧光的同时实现了宽带光参量放大过程能量转换效率的提升,在单级宽带光参量放大过程中获得了30%的能量转换效率。
宽带光参量放大 参量荧光抑制 能量转换效率 信噪比 时间整形 broadband optical parametric amplification superfluorescence suppression conversion-efficiency signal to noise ratio temporal shaping 
强激光与粒子束
2014, 26(5): 051021
作者单位
摘要
中国工程物理研究院激光聚变研究中心, 四川 绵阳 621900
光参量啁啾脉冲放大(OPCPA)技术是有望实现大型超高功率超短脉冲激光装置的关键技术。但是,参量荧光仍然是影响超短脉冲信噪比的重要因素。回顾了近半个世纪以来关于OPCPA系统中参量荧光的理论和实验研究,就其产生的机理进行了讨论,总结出影响其空间模式和光谱分布特性的参量。在此基础上,分别从注入信号光能量、饱和与过饱和放大等方面总结了参量荧光的抑制方式。通过上述方法能够有效提高OPCPA系统的信噪比,从而为高质量物理实验提供条件。
非线性光学 超短超高功率脉冲 光参量啁啾脉冲放大 参量荧光 量子噪声 
激光与光电子学进展
2013, 50(8): 080019
作者单位
摘要
西安文理学院 物理学与光电工程系, 西安 710065
根据荧光寿命定义和放大过程获得的增益方程,研究了新型非线性晶体BaAlBO3F2中三种不同的相位匹配模式下中心波长532 nm泵浦的参量荧光光子寿命的分布特性。结果表明,当注入单色信号光时,参量荧光寿命随泵浦光相位匹配角的增加由椭圆体分布变化为圆环体分布。采用宽带信号光时,则由分散分布改变为集中在近200 nm波长范围内分布,并随泵浦光相位匹配角的增加而逐步减小。考虑宽带泵浦光注入情况时,参量荧光寿命的分布范围由于相位匹配范围增加而随之扩展。
参量荧光 荧光寿命 荧光寿命分布 非线性晶体 optical parametric fluorescence fluorescence lifetime fluorescence lifetime distribution nonlinear crystal 
强激光与粒子束
2011, 23(9): 2329
作者单位
摘要
1 中国海洋大学光学光电子省重点实验室, 山东 青岛266100
2 潍坊学院物理与电子科学学院, 山东 潍坊261061
3 北京师范大学资源环境学院, 北京100875
将浓度作为辅助参量引入到同步荧光光谱中, 获取溢油样品在10-4~10 g·L-1浓度范围内的浓度同步三维荧光光谱, 应用主成分分析法对胜利油田的5个原油样品及93#及90#汽油样品及0#柴油进行模式识别。 结果表明, 浓度参量的引入可全面的反映溢油样品多环芳烃的组成信息, 比较溢油样品溶液稀释到线性范围内所获取的同步荧光光谱, 该方法提高了应用主成分分析法对溢油样品的识别率, 在很好的区分不同类型的溢油样品的基础上, 实现了正确判别相近油源的溢油种类, 同时解决了样品配置过程中浓度误差对分类识别的影响难题。
溢油指纹鉴定 多环芳烃 浓度辅助参量荧光 同步荧光技术 主成分分析法 Spill oil fingerprinting Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) Concentration auxiliary parameter fluorescence Synchronous fluorescence Principal component analysis (PCA) 
光谱学与光谱分析
2010, 30(10): 2700

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