Anti-reflective structures for photovoltaics: Numerical and experimental design
Notice bibliographique
Résumé
The effects of different anti-reflective structures on the photovoltaic performance of the silicon solar cell were studied using finite-element modelling and numerical simulations for which experiment alone does not provide a full description. The front surface reflectivity may be mitigated significantly by an anti-reflective coating (ARC) of a suitable thickness. Alternatively, nanoscale surface texturing can effectively trap a greater ratio of incident light to increase optical absorption. The optimized layer thicknesses of the ZnO single layer and SiO2/Si3N4 double layer films were calculated for minimum reflectivity, with the former grown by magnetron sputter deposition and characterized using specular X-ray reflectivity measurements. Based on geometric ray-tracing and solutions to the semiconductor equations, the theoretical photovoltaic performance was simulated and compared for a range of incident angles at an optical intensity of 0.1 Wcm−2, revealing a limit to the angular collection efficiency of the ARC at a grazing incidence angle of 30°. Using ZnO or SiO2/Si3N4 ARCs or surface texturing increases the power conversion efficiency by 20%, 24% and 30% respectively at normal incidence. The insights provided by physical-based modelling on the optimized design parameters of the anti-reflective structures confer a promising pathway for enhancing the external quantum efficiency of photovoltaic devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».