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Enregistrement W4396840857 · doi:10.1016/j.solmat.2024.112890

Finite element modeling and experimental validation of concentrator photovoltaic module based on surface Mount technology

2024· article· en· W4396840857 sur OpenAlexafffund
Konan Kouame, David Danovitch, Pierre Albert, Artur Turala, Maïté Volatier, Vincent Aimez, Abdelatif Jaouad, Maxime Darnon, Gwénaëlle Hamon

Notice bibliographique

RevueSolar Energy Materials and Solar Cells · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut National des Sciences Appliquées de LyonUniversité Grenoble AlpesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de SherbrookeIndian National Science Academy
Mots-clésFinite element methodSolar cellRenewable energyPhotovoltaicsPrinted circuit boardMaterials sciencePhotovoltaic systemMechanical engineeringRibbonParametric statisticsParametric designOptoelectronicsComposite materialElectrical engineeringStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of renewable and clean energy such as concentrator photovoltaics (CPV) has been spurred by the scarcity of fossil fuels and their impact on global warming. However, CPV is expensive and complex to assemble, which has led to the creation of a new assembly method based on Surface Mount Technologies (SMT). In this study, we used Finite Element Model (FEM) to investigate and optimize thermal performance of such an assembly. We first fabricated and characterized a 4-solar cell CPV SMT module to enable comparison between experimental and FEM predicted temperatures. Following this validation, a parametric study was conducted. The model was extended to an infinite number of solar cells to guide the design of a large-scale SMT-based CPV module. The optimal dimensions were determined by identifying the module parameters that affect cell temperature, such as the area and thickness of the metal ribbon on the backside of the solar cell and metal coverage on the transparent glass Printed Circuit Board (PCB) on the frontside of the solar cell. Furthermore, the results of the parametric simulation have confirmed our previous findings, indicating that the module assembled using the simplified SMT method, with optimal dimensions of the metal ribbon, exhibits superior heat dissipation compared to the standard design based on wire bonding, due to the presence of metal on the glass printed circuit board. Further, this work demonstrates that by optimizing the SMT design with FEM, the temperature of the solar cells can be maintained below 80 °C.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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