Influence of porous silicon passivation layer and TiO<sub>2</sub> coating on the optoelectronic properties of multicrystalline Si substrate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work a novel passivation technique is proposed for multicrystalline silicon wafers for the purpose of solar cell application. The new method combines the use of double treatment based on porous Si and TiO2 passivation. Porous silicon (PS) was prepared by electrochemical anodization of multi crystalline substrates (mc‐Si) under different conditions of current density (The current density used is between 3 and 50 mA/cm2). It was demonstrated that the porosity increases with increasing current density from 27, 66% to 81%. TiO2 nanoparticles with different nanometric sizes were incorporated inside pores by the way of the pulsed laser deposition (PLD) technique. The deposited layers have been characterized by spectrophotometry, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) analysis. It was found that the binary structure of TiO2/PS minimizes the average reflectivity of the mc‐Si substrates from 36% for bare multi crystalline silicon to around 14% for treated substrate. The TiO2/porous Si treated samples present high photoluminescence intensity and an enhancement of the optoelectronic properties. As a result the effective minority carrier lifetime shows a strong improvement after the combined treatment (© 2012 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)
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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 ».