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Enregistrement W2789609591 · doi:10.1002/solr.201700191

Large‐Area PEDOT:PSS/c‐Si Heterojunction Solar Cells With Screen‐Printed Metal Contacts

2018· article· en· W2789609591 sur OpenAlexfundno aff
Dimitri Zielke, Ralf Gogolin, Marc‐Uwe Halbich, Cornelia Marquardt, Wilfried Lövenich, Rüdiger Sauer, Jan Schmidt

Notice bibliographique

RevueSolar RRL · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChalcogenide Semiconductor Thin Films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthBundesministerium für Wirtschaft und Energie
Mots-clésPEDOT:PSSPassivationMaterials scienceSolar cellOptoelectronicsWaferCrystalline siliconCommon emitterQuantum efficiencyPolymer solar cellLayer (electronics)Nanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large‐area BackPEDOT solar cell with a phosphorus‐diffused emitter and a high‐temperature‐fired screen‐printed Ag grid on the front surface and PEDOT:PSS as hole‐collecting and passivating layer at the cell rear is developed. As base material, 15.6 × 15.6 cm2pseudo‐square industrial‐type boron‐dopedp‐type Czochralski‐grown silicon wafers are used. The set‐peak firing temperature (Tset) is varied from 850 to 870 °C with a total number of 32 processed solar cells. The optimumTsetof 870 °C results in a median solar cell efficiency of 19.0%. The best large‐area BackPEDOT solar cell achieves an efficiency of 20.2%. Based on external quantum efficiency measurements, a rear surface recombination velocitySrear < 70 cm s−1is determined, a value which is on a par with today's industrial high‐efficiency solar cells. Furthermore, a low‐temperature metal paste is introduced, which is shown to be capable of metalizing the PEDOT:PSS‐covered rear surface of the solar cells without damaging the rear surface passivation. The principle feasibility of such a rear metallization scheme is demonstrated. The parasitic absorption of infrared light within the PEDOT:PSS layer is identified as the major loss mechanism in the current cells, which might be overcome in the future by adding infrared‐transparent additives to the PEDOT:PSS dispersion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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