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Enregistrement W2089692139 · doi:10.1063/1.4901167

Cost-effective nanostructured thin-film solar cell with enhanced absorption

2014· article· en· W2089692139 sur OpenAlexaff
Peng Hui Wang, R.-E. Nowak, Stefan Geißendörfer, Martin Vehse, Nies Reininghaus, В. П. Сергеев, Karsten von Maydell, Alexandre G. Brolo, Carsten Agert

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSolar cellFabricationPlasmonic solar cellThin filmNanotechnologyOptoelectronicsAmorphous siliconQuantum dot solar cellPhotovoltaicsHybrid solar cellElectrodePolymer solar cellNanostructurePhotovoltaic systemCrystalline silicon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanostructured transparent conductive electrodes are highly interesting for efficient light management in thin-film solar cells, but they are often costly to manufacture and limited to small scales. This work reports on a low-cost and scalable bottom-up approach to fabricate nanostructured thin-film solar cells. A folded solar cell with increased optical absorber volume was deposited on honeycomb patterned zinc oxide nanostructures, fabricated in a combined process of nanosphere lithography and electrochemical deposition. The periodicity of the honeycomb pattern can be easily varied in the fabrication process, which allows structural optimization for different absorber materials. The implementation of this concept in amorphous silicon thin-film solar cells with only 100 nm absorber layer was demonstrated. The nanostructured solar cell showed approximately 10% increase in the short circuit current density compared to a cell on an optimized commercial textured reference electrode. The concept presented here is highly promising for low-cost industrial fabrication of nanostructured thin-film solar cells, since no sophisticated layer stacks or expensive techniques are required.

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 enseignants0,328
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)0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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