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Enregistrement W4385656662 · doi:10.1109/jphotov.2023.3295498

Outdoor Characterization of Solar Cells With Microstructured Antireflective Coating in a Concentrator Photovoltaic Monomodule

2023· article· en· W4385656662 sur OpenAlexafffundabout
Arnaud Joël Kinfack Leoga, Arnaud Ritou, Mathieu Blanchard, Lysandre Dirand, Yanis Prunier, Philippe St‐Pierre, David Chuet, Philippe‐Olivier Provost, Maïté Volatier, Vincent Aimez, Gwénaëlle Hamon, Abdelatif Jaouad, Christian Dubuc, Maxime Darnon

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Photovoltaics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensGeneral Electric (Canada)Institut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesInstitut National des Sciences Appliquées de LyonCentre National de la Recherche ScientifiqueFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité Grenoble AlpesUniversité de SherbrookeMitacsIndian National Science Academy
Mots-clésAnti-reflective coatingPolydimethylsiloxaneMaterials scienceArc (geometry)PhotovoltaicsPhotovoltaic systemCoatingOptoelectronicsNanotechnologyMechanical engineeringElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microstructured antireflective coatings (ARCs) have been identified as a promising solution to reduce optical losses in concentrator photovoltaics’ (CPV) modules. We fabricated and tested in field a CPV module made of four monomodules with a concentration factor of 250× that embed either solar cells with microstructured encapsulating ARC or solar cells with multilayer ARC as a reference. The microstructured encapsulating ARC was made of semiburied silica beads in polydimethylsiloxane. The module was in operation for one year in the severe climatic conditions of Sherbrooke, QC, Canada, before extracting the monomodules performance. Despite a suboptimal module design, we report a monomodule efficiency of 29.7% at 900 W/m2for a cell with microstructured encapsulating ARC. This proves the potential of microstructured encapsulating ARC to enable high-performance CPV systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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