近红外EIT共振 电磁诱导透明共振 全介质超表面 折射率传感 FDTD仿真 复现论文：2014年 Nature Communication：All-dielectric metasurface analogue of electromagnetically induced transparency 论文介绍：近红外 全介质 硅超表面模型，环形和矩形纳米棒结构，通过暗模式与亮模式的耦合实现实现EIT电磁诱导透明共振效应，在透射谱的中心谷位置出现一个透射峰。 定义了结构尺寸参数delta，计算了透射峰随delta参数的变化，以及在不同环境折射率下，EIT共振峰的平移，实现环境折射率传感。 案例内容：主要包括EIT共振超表面的建模和单元结构仿真，EIT超表面的共振电场仿真以及局域场增强的效果，和对应的共振峰的透反射谱计算，共振Q值的计算脚本，以及透射峰随结构参数变化的参数扫描脚本，和共振峰随环境折射率n变化的扫描脚本等； 案例包括fdtd模型、参数扫描脚本、共振Q值计算脚本、EIT共振时局域场增强的仿真结果、环境折射率传感模型，以及一份word教程，EIT共振仿真、Q值计算和环境传感模型可用于任意波段，具备可拓展性。
最近在研究超表面相关内容时，对2014年发表于Nature Communication的“All - dielectric metasurface analogue of electromagnetically induced transparency”一文产生了浓厚兴趣，遂决定尝试复现其中关于近红外全介质硅超表面的研究。
一、原理：近红外EIT共振与电磁诱导透明共振
该论文聚焦于近红外全介质硅超表面模型，采用环形和矩形纳米棒结构，通过巧妙地使暗模式与亮模式耦合，实现了EIT（电磁诱导透明）共振效应。通俗来讲，就好像在原本不透明的“屏障”中，通过特定结构设计，打开了一扇透明的“窗口”，在透射谱的中心谷位置出现一个透射峰。这一效应在光传感等领域有着潜在的应用价值。
二、结构尺寸参数与折射率传感
论文定义了结构尺寸参数delta，通过计算透射峰随delta参数的变化，来研究结构对共振峰的影响。同时，不同环境折射率下，EIT共振峰的平移现象被关注，以此实现环境折射率传感。这就好比是给超表面装上了一个“敏感的眼睛”，能够感知周围环境折射率的变化。
三、案例内容与FDTD仿真实现
（一）建模与单元结构仿真
我们利用FDTD（有限时域差分法）来进行建模与单元结构仿真。在FDTD Solutions软件中，搭建硅超表面的模型，设置环形和矩形纳米棒结构参数。以Python为例，虽然FDTD Solutions有自己的脚本语言，但我们可以借助Python来辅助处理一些数据，比如定义结构参数：
delta = 100 # 这里假设先设置一个delta值，实际中可能需要根据扫描需求变化 ring_radius = 200 rectangle_length = 300 rectangle_width = 150这些参数将被输入到FDTD模型中，来确定超表面的具体形状和尺寸。
（二）共振电场仿真与局域场增强
为了观察EIT超表面的共振电场仿真以及局域场增强的效果，我们在FDTD模型中设置场监视器。通过仿真结果可以直观看到，在共振时，电场在特定区域增强。以下是FDTD脚本中设置电场监视器的一段示例（简化版）：
% 创建电场监视器 monitor1 = addpower(1,'Ex',[x1,y1,z1;x2,y2,z2]); % 假设设置一个监测区域这能帮助我们记录共振时电场的分布和强度变化，进而分析局域场增强效果。
（三）透反射谱与共振Q值计算
计算对应的共振峰的透反射谱以及共振Q值是很关键的。共振Q值反映了共振的尖锐程度，与传感器的灵敏度息息相关。以下是一个简单的Python脚本计算共振Q值的思路：
import numpy as np # 假设已经得到了共振频率f0和半高宽df f0 = 1.5e14 # 假设的共振频率 df = 1e12 # 假设的半高宽 Q = f0 / df print(f"共振Q值为: {Q}")在实际操作中，f0和df的值需要从FDTD仿真得到的透反射谱数据中提取。
（四）参数扫描脚本
- 透射峰随结构参数变化：为了研究透射峰随结构参数delta的变化，我们编写参数扫描脚本。在FDTD Solutions中，可以通过脚本循环改变delta值，并记录对应的透射谱数据。以下是Python辅助脚本示例：
import csv delta_values = np.linspace(50, 200, 10) # 设置一系列delta值 for delta in delta_values: # 这里假设通过某种接口将delta值传递到FDTD模型中 # 运行FDTD仿真 # 从仿真结果中提取透射峰数据 transmission_peak = get_transmission_peak() with open('delta_transmission.csv', 'a', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow([delta, transmission_peak])- 共振峰随环境折射率n变化：同样地，对于共振峰随环境折射率n变化的扫描脚本，思路类似。通过改变FDTD模型中的环境折射率参数，记录不同n值下的共振峰位置。
n_values = np.linspace(1.3, 1.5, 5) # 设置一系列环境折射率值 for n in n_values: # 将n值传递到FDTD模型 # 运行FDTD仿真 # 提取共振峰位置数据 resonance_peak_position = get_resonance_peak_position() with open('n_resonance.csv', 'a', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow([n, resonance_peak_position])四、案例总结与拓展性
本次案例涵盖了fdtd模型、参数扫描脚本、共振Q值计算脚本、EIT共振时局域场增强的仿真结果、环境折射率传感模型，还贴心地配备了一份word教程。值得一提的是，EIT共振仿真、Q值计算和环境传感模型并非局限于近红外波段，具备可拓展性，能够应用于任意波段。这为后续更多相关研究和实际应用奠定了良好基础，无论是在光学通信还是生物传感领域，都可能发挥重要作用。希望这次复现的分享能给对超表面和EIT效应感兴趣的小伙伴们一些启发。
