Сенсор на нелинейной кинетической индуктивности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предложена концепция сенсора электромагнитного излучения ( nonlinear kinetic inductance sensor - NKIS) на нелинейной кинетической индуктивности. Идея сенсора основана на расходимости кинетической индуктивности Lk dq/dI (пq - импульс сверхпроводящих электронов, I - сверхток) гибридного сверхпроводник/нормальный металл (SN) мостика при токе I∗ < Idep (Idep - ток распаривания гибрида) и температуре T ∗ много меньшей критической температуры гибрида Tc. Это позволяет получить большое изменение разности фаз δφ вдоль SN мостика в режиме заданного тока при I ≃ I даже в случае малого роста электронной температуры. Возникновение δφ сопровождается изменением тока и магнитного потока через связанное сверхпроводящее кольцо, что может быть измерено с помощью сверхпроводящего квантового интерференционного прибора (СКВИДа). В некотором смысле предложенный сенсор является сверхпроводниковым аналогом сенсора на краю резистивного перехода (transition edge sensor - TES), чья работа основана на наличии большой производной dR/dT (R - сопротивление) вблизикритической температуры сверхпроводника Tc. Так как при I ≃ I SN мостик находится в бесщелевомрежиме, у него отсутствует нижняя граница для частоты детектируемого элeктромагнитного излучения. Расчеты показывают, что такой сенсор может работать в однофотонном режиме и детектировать одиночные фотоны с частотой ν 10 ГГц. В работе обсуждается, что нетривиальная зависимость I(q) SN мостика может быть также использована в детекторах непрерывного электромагнитного излучения, сенсорах тока и магнитного поля.

Об авторах

Д. Ю. Водолазов

Институт физики микроструктур РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: vodolazov@ipmras.ru
603950, Нижний Новгород, Россия

Список литературы

  1. J. Zmuidzinas, Annu. Rev. Condens. Matter Phys. 3, 169 (2012).
  2. K. Irwin and G. Hilton, Transition-Edge Sensors, in: Cryogenic Particle Detection. Topics in Applied Physics, ed. by C. Enss, Springer, Berlin, Heidelberg (2005), v. 99, p. 63.
  3. K.H. Gundlach and M. Schicke, Supercond. Sci. Technol. 13, R171 (2000).
  4. C.M. Natarajan, M.G. Tanner, and R.H. Hadfeld, Supercond. Sci. Technol. 25, 063001 (2012).
  5. F. Levy-Bertrand, T. Klein, T. Grenet, O. Dupre, A. Benoiоt, A. Bideaud, O. Bourrion, M. Calvo, A. Catalano, A. Gomez, J. Goupy, L. Grunhaupt, U. v. Luepke, N. Maleeva, F. Valenti, I.M. Pop, and A. Monfardini, Phys. Rev. B 99, 094506 (2019).
  6. H.G. Leduc, B. Bumble, P.K. Day, B. Ho Eom, J. Gao, S. Golwala, B.A. Mazin, S. McHugh, A. Merrill, D.C. Moore, O. Noroozian, A.D. Turner, and J. Zmuidzinas, Appl. Phys. Lett. 97, 102509 (2010).
  7. P. Szypryt, B.A. Mazin, G. Ulbricht, B. Bumble, S.R. Meeker, C. Bockstiegel, and A.B. Walter, Appl. Phys. Lett. 109, 151102 (2016).
  8. G. Coiffard, M. Daal, N. Zobrist, N. Swimmer, S. Steiger, B. Bumble and B.A. Mazin, Supercond. Sci. Technol. 33, 07LT02 (2020).
  9. F. Giazotto, T.T. Heikkila, G.P. Pepe, P. Helisto, A. Luukanen, and J. P. Pekola, Appl. Phys. Lett. 92, 162507 (2008).
  10. M. Kiviranta, J. S. Penttila, L. Gronberg, J. Hassel, A. Virtanen, and H. Seppa, Supercond. Sci. Technol. 17, S285 (2004).
  11. K. Maki, Progr. Theoret. Phys. (Kyoto) 29, 333 (1963).
  12. M.Yu. Levichev, I.Yu. Pashenkin, N. S. Gusev, and D.Yu. Vodolazov, Phys. Rev. B 108, 094517 (2023).
  13. P. Solinas, F. Giazotto, and G. P. Pepe, Phys. Rev. Appl. 10, 024015 (2018).
  14. F. Paolucci, Phys. Rev. Appl. 20, 014003 (2023).
  15. V. Lubsanov, V. Gurtovoi, A. Semenov, E. Glushkov, V. Antonov, and O. Astafiev, Supercond. Sci. Technol. 35, 105013 (2022).
  16. A. Kher, P.K. Day, B.H. Eom, J. Zmuidzinas and H.G. Leduc, J. Low Temp. Phys. 184, 480 (2016).
  17. J. Luomahaara, V. Vesterinen, L. Groenberg, and J. Hassel, Nat. Commun. 5, 4872 (2014).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».