| Наименование РИД |
Способ изготовления структур показателя преломления с широким спектром отражения внутри прозрачных материалов (варианты)
|
| Реферат |
Изобретение относится к области оптического приборостроения и может найти применение для усиления сигнала обратного рэлеевского рассеяния внутри оптического волокна в схемах распределенных волоконных датчиков, а также волоконных лазеров со случайной распределенной обратной связью.
Варианты реализации способа состоят в использовании импульсного излучения фемтосекундного лазера, которое с помощью микрообъектива фокусируется через шлифованную боковую грань прозрачной феррулы в сердцевину нефоточувствительного оптического волокна. Формирование структур показателя преломления с широким спектром отражения внутри прозрачных материалов осуществляется двумя методами: либо путем протяжки волокна через феррулу с помощью высокоточного линейного позиционера относительно статичной точки фокусировки, положение которой контролируется ручным 3-х координатным транслятором; либо путем развертки лазерного пучка с помощью пространственного модулятора света по трехмерной траектории в статичном оптическом волокне. Пространство между волокном и феррулой заполняется иммерсионной жидкостью с показателем преломления, равным показателю преломления феррулы.
Технический эффект в получении непрерывного пространственного распределения усиленного обратного рассеяния без провалов, соответствующих немодифицированным участкам волокна, достигается за счет непериодического варьирования расстояния между модификациями показателя преломления в структуре. Улучшение пространственного разрешения и равномерное повышение отношения сигнал/шум по всей длине измерительной линии распределенных волоконных датчиков на основе структур показателя преломления с широким спектром отражения достигается за счет равномерного распределения обратного рассеяния вдоль оптического волокна с изготовленными структурами.
Формула изобретения содержит 2 независимых пункта и 9 зависимых пунктов.
|
| Возможные направления использования |
Может быть использовано в авиации, горнодобывающей промышленности и нефтедобывающей отрасли.
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
2
|
| Наличие дополнительных файлов |
False
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-12-04T08:58:58.319955+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Изобретение
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
|
| Руководитель работы |
Мункуева Жибзэма Этигэловна
|
| Руководитель организации |
Мункуева Жибзэма Этигэловна
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
—
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625120500007-0, 2025-12-05 03:54:56 UTC
|
| ОКПД |
Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
|
| Ключевые слова |
распределенный волоконный датчик; фемтосекундная лазерная микрообработка; структура показателя преломления; обратное рэлеевское рассеяние
|
| Исполнители |
Мункуева Жибзэма Этигэловна
|
| Авторы |
Мункуева Жибзэма Этигэловна; Бабин Сергей Алексеевич; Ревякин Александр Александрович; Харенко Денис Сергеевич; Достовалов Александр Владимирович
|
| Коды тематических рубрик |
29.33.47 - Воздействие лазерного излучения на вещество; 29.33.39 - Оптические явления в волноводах и тонких пленках. Интегральные оптические схемы; 90.27.37 - Оптические и оптико-физические измерения
|
| OESR |
Оптика (включая лазерную оптику и квантовую оптику)
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
