Improving photovoltaic devices using silver nanocubes
Notice bibliographique
Résumé
We present a design of implementing plasmonic nanoparticles made from silver onto the surface of amorphous silicon based solar cells. When adding these silver nanoparticles we expect to see enhancements to the solar cells due to the plasmonic effects induced by the metal nanoparticles. The nanoparticles are used as subwavelength scattering elements to couple and trap light within the cell. In addition, the excited surface plasmon-polaritons promote a strong localized field enhancement which increases the cells ability to absorb light. Our choice of geometry of the nanoparticle is cubic rather than the traditional spherical geometry. We expect to see the cell perform better with the cubic shape due to the larger surface area it spans. We investigate the effects of these particles on to the performance of the solar cells, as well as introduce an intrinsic layer between the active p and n region creating a p-i-n solar cell configuration. We report the use of an FDTD simulator to characterize the optical performance of the solar cell. Both cubical and spherical nanoparticles made from silver were studied. Our simulations predict an overall increase of 67% (from 7.5% to 12.5) based on the p-i-n configuration with inclusion of the plasmonic particles onto the surface of the cells. Experimentally we verified the results by first fabricating a crystalline silicon-based solar cell with a p-n configuration and then placing the silver nanocubes onto the surface of the cell. An overall increase of about 28% was experimentally demonstrated (from 3.97% to 5.081%). We anticipate further increases with the p-i-n configuration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».