Measuring the device‐level EQE of multi‐junction photonic power converters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multi‐junction photonic power converters (PPCs) are photovoltaic cells used in photonic power transmission systems that convert monochromatic light to electricity at enhanced output voltages. The junctions of a multi‐junction PPC have overlapping spectral responsivity, which poses a unique challenge for spectrally resolved external quantum efficiency (EQE) measurements. In this work, we present a novel EQE measurement technique based on a wavelength‐tunable laser system and characterize the differential multi‐junction device‐level EQE (dEQEMJ) as a function of the monochromatic irradiance over seven orders of magnitude. The irradiance‐dependent measurements reveal three distinct irradiance regimes with different dEQEMJ. For the experimentally studied 2‐junction GaAs‐based device, at medium irradiance with photocurrent densities between 0.3 and 90 mA/cm2, dEQEMJ is independent of irradiance and follows the expected EQE of the current‐limiting subcell across all wavelengths. At higher irradiance, nonlinear device response is observed and attributed to luminescent coupling between the subcells. At lower irradiances, namely, in the range of conventional EQE measurement systems, nonlinear effects appear, which mimic luminescent coupling behavior but are instead attributed to finite shunt resistance artifacts that artificially inflate dEQEMJ. The results demonstrate the importance of measuring the device‐level dEQEMJ in the relevant irradiance regime. We propose that device‐level measurements in the finite shunt artifact regime at low monochromatic irradiance should be avoided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».