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Enregistrement W2029005935 · doi:10.1134/s1063782615020189

Features of photoconversion in highly efficient silicon solar cells

2015· article· en· W2029005935 sur OpenAlexaff
A. Shkrebtii, R.М. Korkishko, V. P. Kostylyov, М. P. Kulish, I.O. Sokolovskyi

Notice bibliographique

RevueSemiconductors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecombinationSiliconHeterojunctionAuger effectMaterials scienceSolar cellDepletion regionOptoelectronicsSpontaneous emissionAtomic physicsPhysicsAugerChemistryOpticsSemiconductor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The photoconversion efficiency η in highly efficient silicon-based solar cells (SCs) is analyzed depending on the total surface-recombination rate S s on illuminated and rear surfaces. Solar cells based on silicon p-n junctions and α-Si:H or α-SiC:H-Si heterojunctions (so-called HIT structures) are considered in a unified approach. It is shown that a common feature of these SCs is an increased open-circuit voltage V oc associated with an additional contribution of the rear surface. Within an approach based on analysis of the physical features of photoconversion in SCs, taking into account the main recombination mechanisms, including Shockley-Read-Hall recombination, radiative recombination, surface recombination, recombination in the space-charge region, and band-to-band Auger recombination, expressions for the photoconversion efficiency of such SCs are obtained. The developed theory is compared with experiments, including those for SCs with record parameters, e.g., η = 25% and 24.7% for SCs with a p-n junction for HIT structures, respectively, under AM1.5 conditions. By comparing theory and experiment, the values of S s achieved as a result of recombination-loss minimization by various methods are determined. The results of calculations of the maximum possible value ηmax in silicon SCs are compared with the data of other papers. Good agreement is observed.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,635

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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