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Enregistrement W2069180649 · doi:10.1117/12.795698

Design of anti-reflection coating for spherical silicon photovoltaic devices

2008· article· en· W2069180649 sur OpenAlexaff
Majid Gharghi, S. Sivoththaman

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOpticsSiliconCrystalline siliconReflection (computer programming)Refractive indexAngle of incidence (optics)CoatingOptoelectronicsArc (geometry)Total internal reflectionPhotovoltaic systemGeometryElectrical engineeringComposite materialComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spherical silicon photovoltaic devices are bonded to flexible substrates to produce light-weight flexible solar modules. In order to maximize the conversion efficiency, the optical loss must be minimized. The concept of conventional anti reflection coating (ARC) does not directly apply to the spherical device due to different geometry. The optimum design of the ARC must maximize the optical power transmission from air to the Si crystal bulk. In addition to the refractive index and the thickness of the ARC, the power distribution on the exposed spherical surface, incidence angle dependent reflection, and multiple reflections at the spherical air-ARC and ARC-silicon interfaces also influence the ARC design. The effects of the spherical shape on the variations of the reflection are analyzed. It is shown that the optimum design is essentially different from the conventional ARC with uniform quarter-wavelength thickness. It is required that the design compensates the effect of variation of the incidence angle across the spherical surface. To achieve this, the thickness should have a zenith-angle dependence. Chemical vapor deposition techniques can potentially be employed for the deposition of the designed films.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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