MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2212186697 · doi:10.1109/pvsc.2015.7356077

Laser-based measurement of tunnel junctions in triple-junction solar cells: Lab-scale characterization and in-line screening

2015· article· en· W2212186697 sur OpenAlexaff
Kristine Drew, Pascal Dufour, Stefan Myrskog

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensMorgan Solar (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStack (abstract data type)Tunnel junctionLaserLine (geometry)Current densityCharacterization (materials science)Current (fluid)VoltageOptoelectronicsMaterials scienceComputer scienceElectrical engineeringPhysicsQuantum tunnellingOpticsNanotechnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A laser-based system capable of characterizing tunnel junction behaviour in multi-junction cells has been developed. Incident flux density and therefore local current density is varied, while keeping total current constant. Current-voltage (IV) curves show characteristic dips due to exceeding the current density threshold beyond which the tunnel junction behaves non-linearly (J <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">peak</sub> ). This approach has been validated through correlation with on-sun results. The ability to distinguish which tunnel junction is problematic within a multi-junction solar cell stack is also demonstrated. The design of a relatively simple and low-cost bench-top test system is presented, as well as a version suitable for inline screening. This work affords the development and selection of cells appropriate for implementation in high-efficiency, low-cost CPV designs.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,471

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetsolar cell performance optimizationTravaux en français237 207