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Enregistrement W4285398697 · doi:10.1149/ma2022-01191064mtgabs

Design and Fabrication of Multiple-Color-Generating Thin-Film Optical Filters for Photovoltaic Applications

2022· article· en· W4285398697 sur OpenAlexaff
Paramita Bhattacharyya, Brahim Ahammou, Fahmida Azmi, R. N. Kleiman, Peter Mascher

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaicsPhotovoltaic systemCopper indium gallium selenide solar cellsMaterials scienceOptoelectronicsBuilding-integrated photovoltaicsFabricationOpticsEngineering physicsSolar cellElectrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of electric vehicles (EVs) can reduce greenhouse gas emissions, air pollution, dependency on fossil fuels, and their adverse health effects on humans. But, we can only utilize the full environmental benefits of EVs when they are charged with renewable energy sources with zero or low carbon emissions. As a solution, Mobarak et al. [1] suggested integrating low-cost, flexible, and thin-film copper indium gallium selenide (CIGS) solar cells directly onto the steel of all the upward-facing body parts of the vehicles. But, this integration of solar cells comes with an aesthetic drawback. Previously, colorful photovoltaics (PVs) have been designed with one-dimensional (1D) photonic crystals or various 1D and 2D metallic nanostructures for aesthetic building-integrated photovoltaics (BIPVs) [2, 3]. However, the functionality of our application differs from that of BIPV as we need maximum absorption of the solar spectrum to obtain maximum conversion efficiency. Thus, we propose replacing the anti-reflective coating (ARC) present in the solar cells with a notch filter (a narrow high-reflection region in the visible range along with high transmission for the rest of the solar spectrum) to obtain colors. High-performance notch filters with a narrow and ultra-steep notch are well known in literature [4, 5]. Generally, high-performance notch filters are designed with a minimum of 45 layers. It is challenging to use filters with many layers on solar cells due to fabrication and thickness complexities. Thus, we created designs with a maximum of 27 layers for possible integration with photovoltaics. We used OptiLayer [6] to simulate our designs and the gradual evolution technique was used to optimize the designs. We performed our simulations with a multilayer structure of alternating high and low refractive indices of 2.09 and 1.45, respectively, on top of a silicon substrate. We optimized this multilayer structure for three reference wavelengths (400 nm, 550 nm, and 700 nm) resembling three colors. Our designs have notch widths of less than 100 nm for all the reference wavelengths with an average of 70% reflection in the high-reflection region and less than 20% reflection in the high-transmission area. To fabricate our designs, we need materials that are transparent to the solar spectrum targeted by the active material of the solar cells. The materials also need to have refractive indices closer to our simulation. Thus, we chose the combination of silicon nitride and silicon dioxide as our high and low refractive index material, respectively [7, 8]. To better understand our designs’ optical characteristics, we fabricated a scaled-down version of our structure with 5-10 layers. We used electron cyclotron resonance plasma-enhanced chemical vapor deposition (ECR-PECVD) to deposit the multilayer structure on silicon wafers. To obtain the silicon nitride and silicon dioxide layers, we used a SiH4/N2/O2/Ar precursor mixture. By tuning the gas flow rate in the reactor chamber, we tuned the stoichiometry and obtained the required refractive index for each layer. To characterize the refractive index and thickness for each layer, we used variable angle spectroscopic ellipsometry (VASE). We made a detailed comparison of our simulation and fabrication results. References [1] M. H. Mobarak, R. N. Kleiman, J. Bauman, Solar-charged electric vehicles: A comprehensive analysis of grid, driver, and environmental benefits, IEEE Transactions on Transportation Electrification 7 (2021) 579–603. doi:10.1109/TTE.2020.2996363. [2] G. Y. Yoo, et al., Multiple-color-generating cu(in,ga)(s,se)2 thin-film solar cells via dichroic film incorporation for power-generating window applications, ACS Applied Materials & Interfaces 9 (2017) 14817–14826. doi:10.1021/acsami.7b01416, pMID: 28406026. [3] K. T. Lee, et al., Colored dual-functional photovoltaic cells, Journal of Optics 18 (2016) 064003. [4] U. Schallenberg, et al., Design and manufacturing of high-performance notch filters, volume 7739, International Society for Optics and Photonics, SPIE, 2010, pp. 720 – 728. doi:10.1117/12.856580. [5] J. Zhang, et al., Design and fabrication of ultra-steep notch filters, Opt. Express 21 (2013) 21523–21529. doi:10.1364/OE.21.021523. [6] OptiLayer, 1994. URL: https://www.optilayer.com/support/faq, accessed: 2021-12-06. [7] A. Z. Subramanian, et al., Low-loss singlemode pecvd silicon nitride photonic wire waveguides for 532–900 nm wavelength window fabricated within a cmos pilot line, IEEE Photonics Journal 5 (2013) 2202809–2202809. doi:10.1109/JPHOT.2013.2292698. [8] W. D. Sacher, et al., Visible-light silicon nitride waveguide devices and implantable neurophotonic probes on thinned 200 mm silicon wafers, Opt. Express 27 (2019) 37400–37418. doi:10.1364/OE.27.037400

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
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