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Enregistrement W2231526692 · doi:10.1007/s40243-015-0065-6

Ag nanoparticle-decorated single wall carbon nanotube films for photovoltaic applications

2016· article· en· W2231526692 sur OpenAlexaff
Mokhtar Anouar, Rhanem Jbilat, Vincent Le Borgne, Dongling Ma, My Alı El Khakani

Notice bibliographique

RevueMaterials for Renewable and Sustainable Energy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCarbon nanotubePhotocurrentRaman spectroscopyNanoparticleEnergy conversion efficiencyNanotechnologyOptoelectronicsPlasmonOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the use of pulsed laser deposition to decorate single wall carbon nanotube (SWCNTs) films with Ag nanoparticles (NPs) in hybrid SWCNTs/n-Si photovoltaic (PV) devices. PV devices are built by coating n-Si surfaces with a controlled density of a SWCNTs’ suspension via an air-brush method. By adjusting the number of laser pulses (N Lp) from the KrF laser, we are able to control the size and density of the Ag NPs covering the SWCNTs films. Through adjustment of N Lp, we are able to improve the power conversion efficiency of the SWCNTs/n-Si devices from 3.5 to over 6 % at N Lp = 1250 and the corresponding fill factor (FF) from 35 to 60 %. This increase is shown to be correlated with Raman, electrical and optical properties of the Ag NPs-coated SWCNTs films. UV–Vis spectroscopy measurements show the presence of optical scattering that is directly attributed to the presence of plasmon in the range of 450–600 nm and internal quantum efficiency measurement shows significant improvement over this range. In addition to this direct increase of the generate photocurrent, the overall Ag NPs film resistance is sufficiently lowered to ensure higher FF and thus a higher PCE. Beyond the optimal value of N Lp > 1250, we show that the decreasing PCE is caused by low optical transmission of the Ag NPs films and poorer rectification.

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)0,000
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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