Investigation of Back Surface Field Layer for High Efficiency Ultrathin In<sub>2</sub>S<sub>3</sub> based CIGS Solar Cell
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A comprehensive study of a novel structure for In2S3 based CIGS solar cell has been observed. The effects of the absorber layer and temperature with various back surface field (BSF) layers (SnS/SnTe/MoTe2/GeTe) are analyzed with the SCAPS‐1D simulator. Performances of the ultrathin CIGS solar cell enhanced with the proposed structure of ZnO:Al/i‐ZnO/In2S3/CIGS/BSF/Mo and efficiency reached over 24% with 1000 nm CIGS absorber layer. The cell with SnS BSF layer has obtained 24.41% efficiency but shows less stability with temperature variation. On the other hand, the cell with MoTe2 BSF shows better stability at a higher temperature and reached an efficiency of 24.14%. Besides, the cell with SnTe BSF also suitable for ultrathin In2S3/CIGS, which results in an efficiency of 23.27%. However, the cell with GeTe BSF can give just over 18% efficiency, but it shows greater stability with temperature changes. This study highlights the potential of BSF layer in In2S3/CIGS solar cell enhancing the performance and stability of cells by reducing recombination losses. The incorporation of a 50 nm BSF layer allows further thinning of the absorber layer, reducing material consumption in the fabrication process without sacrificing overall efficiency.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».