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Enregistrement W4378187422 · doi:10.14447/jnmes.v26i1.a01

Reliability Assessment of Hybrid Silicon-Silicon Carbide IGBT Implemented on an Inverter for Photo Voltaic Applications

2023· article· en· W4378187422 sur OpenAlexvenueno aff
Sainadh Singh Kshatri, Nagineni Venkata Sireesha, DSNM Rao, Ranjith Kumar Gatla, Thallapalli Kranti Kumar, P. Chandra Babu, S. Saravanan, Neerudi Bhoopal, Devineni Gireesh Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Silicon carbideInsulated-gate bipolar transistorSiliconInverterMaterials scienceReliability engineeringOptoelectronicsElectronic engineeringElectrical engineeringEngineeringMetallurgyVoltagePower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent Advancements in the semiconductor technology leads to the use of Silicon Carbide (SiC) materials in the design of power switches due to its wide band gap that performs superior compared to conventional Silicon material.Nevertheless, the cost of manufacturing IGBT with the SiC material is of major concern.Hence, this article proposes a hybrid Si-SiC based IGBT to improve the performance and reliability.The hybrid Si-SiC IGBT consist of Si-IGBT with SiC Feedback Diode.A test case of 600V/30A hybrid Switch (Si-IGBT (IGW30N60H3)/SiC-diode (C3D20060D)) is considered and implemented on a 3 kW PV inverter.Mission Profile oriented reliability analysis is carried out using PLECS thermal model at two different atmospheric conditions and its effectiveness is evaluated in comparison with conventional Si IGBT.Monte Carlo simulation is implemented to calculate the B 10 lifetime.The population size of 10000 with 5 % variation is considered.The improved B 10 lifetime and reliability with the proposed hybrid Si-SiC IGBT is obtained at both India and Denmark locations.

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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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