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Enregistrement W2923903399 · doi:10.3389/fchem.2019.00137

Enhancement in Power Conversion Efficiency of GaAs Solar Cells by Utilizing Gold Nanostar Film for Light-Trapping

2019· article· en· W2923903399 sur OpenAlexaff
Shengqing Zhu, Bin Bian, Yun-Feng Zhu, Jun Yang, Dan Zhang, Lang Feng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsTrappingEnergy conversion efficiencyPlasmonic solar cellAbsorption (acoustics)Solar cellPEDOT:PSSCurrent densityOrganic solar cellScatteringShort circuitThin filmLight scatteringPolymer solar cellLayer (electronics)NanotechnologyOpticsPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light trapping, due to the introduction of metallic nanoparticles, has been demonstrated to enhance the photo-absorption in GaAs solar cells. In this study, we successfully synthesized gold nanostar thin film with a plenty of hot spots and obtained the notable improvement of power conversion efficiency (PCE) in single-junction and three-junction high-performance GaAs solar cells by incorporating with the poly (3,4-ethylenedioxythiophene): poly(styrenesulfonate) (PEDOT:PSS) layer, which process much stronger light trapping capability and scattering enhancement than conventional metal nanostructures. Increases of 5.2% and 3.94% in short circuit current density (Isc)) were achieved for single-junction cells and three-junction cells while the enhancement in cell PCE is 3.85% and 2.50%, respectively. The relationship between the optical characteristics, the distribution density of the gold NSs and the performance of GaAs solar cells were systemically investigated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,529

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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'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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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