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Enregistrement W4399178912 · doi:10.18280/mmep.110520

Influence of Annealing Process on Cu2O Nanofilm and the Efficiency of Annealed p-Cu2O/n Si Nanostructure Solar Cell Prepared by Thermal Evaporation Technique

2024· article· en· W4399178912 sur OpenAlexvenueno aff
Inass Abdulah Zgair, Abdulazeez O. Mousa Al-Ogail, Khalid Haneen Abass

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper-based nanomaterials and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanostructureMaterials scienceAnnealing (glass)Solar cellChemical engineeringThermalEvaporationNanotechnologyOptoelectronicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin film solar cells are one of the significant electronic applications due to their beneficial characteristics, especially adjustable optical features low cost, and high efficiency.In this research, p-type cupric oxide (Cu2O) nanofilms have been successfully deposited onto glass and n-type Si substrates by thermal evaporation technique under 10 -7 mbar, rate of deposition of 0.3 nm/s after that annealed at 200℃.The annealing process leads to an increase in the uniformity and homogeneity distribution of particles on the thin film surface as well as an improvement of the roughness.FE-SEM images of Cu2O nanofilms show that the average size has been increased from 25.15 to 35.36 with the enhancement of the distribution of particles after the annealing process.Average roughness and root mean square have increased from (0.166 to 1.18) nm and (0.213 to 1.490) nm respectively.Electrical characteristics of annealed Al/ Cu2ONPs/Si/Al solar cell were examined by current-voltage measurement.The short circuit current (ISC.) of 15 mA, open circuit voltage (VOC) of 500 mV, fill factor (F.F) of 0.45, and the efficiency (η) was found to be 3.37%.The annealing temperature gives more roughness to the surface and raises the absorption of incident photons and solar cell efficiency.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,440

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'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
Publié2024
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Résumé présentoui

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