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Enregistrement W1612057006 · doi:10.1109/pvsc.2002.1190482

Thin multicrystalline silicon solar cells with silicon nitride front and rear surface passivation

2003· article· en· W1612057006 sur OpenAlexfundno aff
L. Mittelstädt, A. Metz, Rudolf Hezel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and Health
Mots-clésPassivationWaferMaterials scienceSilicon nitrideSolar cellCarrier lifetimeOptoelectronicsSiliconComposite materialLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-of-the-art multicrystalline silicon (mc-Si) material with minority carrier diffusion lengths exceeding the wafer thickness is commercially available today. It is expected that the diffusion length to wafer thickness ratio will be increasing further due to improved material quality and due to the trend towards thinner wafers to reduce material costs. In order to fully exploit the material quality, a solar cell process that includes excellent rear surface passivation is needed. In this paper we first discuss loss mechanism due to the bulk resistivity of thin wafers, optical losses and losses due to rear surface recombination. Solar cell results for thin mc-Si solar cells with silicon nitride front and rear surface passivation are presented. Experimental results demonstrate that due to the excellent rear surface passivation of our plasma SiN/sub x/ films, the presented solar cell process is capable of improving the solar cell performance with decreasing cell thickness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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