Radiator Tailoring for Enhanced Performance in InAs-Based Near-Field\n Thermophotovoltaics
Notice bibliographique
Résumé
Near-field thermophotovoltaics (NFTPV) systems have significant potential for\nwaste heat recovery applications, with both high theoretical efficiency and\npower density, up to 40% and $11 \\ \\mathrm{W/cm^{2}}$ at 900 K. Yet\nexperimental demonstrations have only achieved up to 14% efficiency and modest\npower densities (i.e., $0.75 \\ \\mathrm{W/cm^{2}}$). While experiments have\nrecently started to focus on photovoltaic (PV) cells custom-made for NFTPV,\nmost work still relies on conventional doped silicon radiators. In this work,\nwe design an optimized NFTPV radiator for an indium arsenide-based system and,\nin the process, investigate models for the permittivity of InAs in the context\nof NFTPV. Based on existing measurements of InAs absorption, we find that the\ntraditional Drude model overestimates free carrier absorption in InAs. We\nreplace the Drude portion of the InAs dielectric function with a revised model\nderived from ionized impurity scattering. Using this revised model, we maximize\nthe spectral efficiency and power density of a NFTPV system by optimizing the\nspectral coupling between a radiator and an InAs PV cell. We find that when the\nradiator and the PV cell are both made of InAs, a nearly threefold improvement\nof spectral efficiency is possible compared to a traditional silicon radiator\nwith the same InAs cell. This enhancement reduces subgap thermal transfer while\nmaintaining power output.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».