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Enregistrement W4394688480

Development of submillimeter multijunction cells for concentrator photovoltaics (micro-CPV) and assessment of their robustness

2020· preprint· fr· W4394688480 sur OpenAlexaff
Pierre Albert

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2020
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaicsConcentratorRobustness (evolution)Materials scienceOptoelectronicsPhotovoltaic systemEngineering physicsAerospace engineeringOpticsPhysicsElectrical engineeringEngineeringChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les dispositifs photovoltaïques, dominés par les panneaux en silicium, ont su évoluer pour proposer aujourd’hui des coûts d’électricité concurrentiels aux sources fossiles. Parmi les technologies émergentes, le photovoltaïque à concentration (CPV pour Concentrator Photovoltaics) repose sur l’utilisation de systèmes optiques (miroirs ou lentilles) qui concentrent la lumière sur des cellules de faibles dimensions (< cm2) mais très efficaces (> 40%). Malgré les performances élevées des modules CPV, cette technologie n’a pas su s’imposer en raison d’un coût élevé découlant de limitations technologiques (gestion thermique, pertes résistives…). Le micro-CPV promet de répondre à ces limitations en se basant sur l’utilisation de microcellules (< mm2). Cependant, des défis restent à relever : les procédés de fabrication et d’assemblage des microcellules doivent être adaptés, en s’inspirant de la microélectronique notamment, pour permettre de fortes efficacités et un coût restreint. Aussi, la fiabilité de ce nouveau type de dispositifs n’est pas connue. Ce mémoire de thèse a l’ambition de traiter de ces sujets, en se focalisant particulièrement sur les procédés de fabrication critiques.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,218 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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