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Enregistrement W2064425207 · doi:10.1117/12.2063781

A review of manufacturing metrology for improved reliability of silicon photovoltaic modules

2014· review· en· W2064425207 sur OpenAlexaff
Kristopher O. Davis, Joseph Walters, Eric Schneller, Hubert Seigneur, Paul Brooker, Giuseppe Scardera, Marianne P. Rodgers, Nahid Mohajeri, Narendra Shiradkar, Neelkanth G. Dhere, J. Wohlgemuth, Andrew C. Rudack, Winston V. Schoenfeld

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensWind Energy Institute of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemReliability (semiconductor)Crystalline siliconMetrologySupply chainManufacturing engineeringProcess engineeringReliability engineeringRaw materialComputer scienceSolar cellSystems engineeringMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the use of manufacturing metrology across the supply chain to improve crystalline silicon (c-Si) photovoltaic (PV) module reliability and durability is addressed. Additionally, an overview and summary of a recent extensive literature survey of relevant measurement techniques aimed at reducing or eliminating the probability of field failures is presented. An assessment of potential gaps is also given, wherein the PV community could benefit from new research and demonstration efforts. This review is divided into three primary areas representing different parts of the c-Si PV supply chain: (1) feedstock production, crystallization and wafering; (2) cell manufacturing; and (3) module manufacturing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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