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Enregistrement W2169093066 · doi:10.1109/pvsc.2012.6317818

Novel process flow and cell architecture for 10 µm thick membrane single-crystalline silicon solar cell

2012· article· en· W2169093066 sur OpenAlexafffund
Erik Janssen, R. N. Kleiman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPassivationSolar cellMaterials scienceOpen-circuit voltageOptoelectronicsSiliconPhotovoltaic systemPhotovoltaicsFabricationLithographyEnergy conversion efficiencyNanotechnologyVoltageElectrical engineeringLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultra-thin single-crystalline (sc-Si) solar cells are one possible route towards the goal of low-cost high-efficiency photovoltaics. The main motivation for such solar cells is cost-reduction due to the drastic reduction of high-purity silicon required for fabrication. This reduction is typically an order of magnitude from that of conventional cells, while still maintaining a reasonable efficiency. In this work, novel ultra-thin solar cells were fabricated on a large-area 10 μm thick sc-Si free standing membrane using a novel lithography-free laboratory process that is simpler and more versatile than that reported elsewhere. The procedure allows for high temperature front and rear-side processing and is ideal as a base process flow for further investigation of ultra-thin sc-Si cells. The initial un-optimized solar cell fabricated using this process flow achieved an efficiency of 6.6% via a fill factor of 0.71, a short circuit current of 17.0 mA cm <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-2</sup> and an open circuit voltage of 0.54 V. Further improvements are anticipated with the incorporation of an antireflection coating, thin film surface passivation and a rearreflector or surface texture.

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 enseignants0,399
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
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.

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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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