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Enregistrement W4406860287 · doi:10.4271/2024-01-5256

Influences of Zinc Oxide Doping on Functional Characteristics Study of Thin Film Solar Cell for Hybrid Solar Electric Vehicle Utilization

2025· article· en· W4406860287 sur OpenAlexaff
R. Venkatesh, Melvin Victor De Poures, P. Thangamani, S. Manivannan, C. Devanathan, Muraleetharan Boopathi, Balakrishnan Baranitharan, S. Madhu, Gopal Kaliyaperumal

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChalcogenide Semiconductor Thin Films
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolar cellDopingMaterials scienceOptoelectronicsZincThin filmPhotovoltaic systemThin film solar cellEngineering physicsElectrical engineeringNanotechnologyEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The solar-based hybrid automotive vehicle represents a trend marked by technological excellence, offering an efficient, cost-effective, and eco-friendly solution. Besides, the enhancement of solar absorption due to poor weather is influenced by poor solar power with reduced photocurrent density. This research focuses on enhancing the solar power and photocurrent density of conventional solar cells featuring aluminium-doped zinc oxide thin films (AZO) using the Mist Chemical Vapor Deposition (MIST CVD) process with a zinc acetate precursor solution processed at temperatures ranging from 200 to 400°C. To investigate the effect of AZO on the functional behaviour of solar cells, microstructural studies utilizing scanning electron microscopy and X-ray diffraction reveal the concentration of AZO and the alignment of Al/ZnO peaks as even. As a result, this research demonstrates a 21% increase in solar power output compared to conventional Cadmium Telluride (CdTe) cells, with an improvement in photocurrent density of 1.24 mA/cm<sup>2</sup>. This advanced solar cell technology is recommended for use in electric vehicle (EV) applications.</div></div>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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