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Enregistrement W3156392352 · doi:10.24908/iqurcp.9966

Disordered Photonic Crystal Slabs for Thin-Film Photovoltaics

2018· article· en· W3156392352 sur OpenAlexvenueno aff
Chelsea Carlson

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotonic crystalMaterials sciencePhotovoltaicsOptoelectronicsSiliconAmorphous siliconAbsorption (acoustics)PhotonicsAmorphous solidBand gapLayer (electronics)Monocrystalline siliconSolar cellPhotovoltaic systemThin filmCrystal (programming language)OpticsCrystalline siliconNanotechnologyComposite materialChemistryComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photonic crystal nanostructures are the foundation for many optical applications such as nanochip waveguides, optical fibres, and high-Q nanocavities. Recently, researchers have begun to explore the use of photonic crystal slabs to increase the overall absorption of sunlight in thin-film solar photovoltaic (PV) cells. Currently, amorphous silicon (a-Si:H) thin-film technologies can only achieve efficiencies of up to 16% in laboratories and less than 10% in manufactured commercial products. The difficulty in improving these efficiencies arises from the inherent band gap properties of the crystalline silicon layer: the natural photonic bandgap in the near infrared (IR) region of light prohibits almost a third of the entire available solar spectrum from being absorbed. Some of this loss can be salvaged by increasing the thickness of the silicon layer, but this drives the price of the cell up and has very limited potential. However, using photonic crystal nanostructures in the active layer of the cell can decrease the reflection of light at the surface and increase the photon path within the film, enhancing the collection and conversion efficiencies over a broad spectrum. The absorption can be further increased by introducing pseudo-disorder within the structures. The purpose of this study was to explore the physical parameters of this disorder and quantitatively optimize absorption.

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)0,001
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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