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Enregistrement W6989829135

CIGS P1, P2, P3 Laser Scribing with an Innovative Fiber Laser

2010· article· en· W6989829135 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChalcogenide Semiconductor Thin Films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopper indium gallium selenide solar cellsLaserThin film solar cellCharacterization (materials science)Fiber laserManufacturing processProcess (computing)Energy conversion efficiency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report for the first time production-quality P2 and P3 scribes in CIGS based solar cells using a nanosecond-domain industrial pulsed laser We also show how the same laser can be used to produce the P1 scribe, and report what we believe to be the first all-laser-scribed monolithically-integrated CIGS solar cells in which all scribes were made using the same laser, at the same 1064nm wavelength. This paper reports the results of a collaborative effort involving two national laboratories and two private companies, and focuses on the laser scribing processes. A paper describing the design and characterization of the solar cells has been published elsewhere in this journal [1]. The new laser-based P2 and P3 processes rely on a “brittle fracture material removal” mechanism whose material removal characteristics are somewhat similar to those of mechanical scribing in that the material is ejected from the surface in fragments. However, unlike mechanical scribing, the laser process produces highly regular and deterministic edges. The first cells produced showed poor conversion efficiency, mostly attributed to high series resistance. These cells then had additional AZO deposited on them, and the results improved dramatically. Finally, we show results obtained using conventional mechanical scribing for the P2 and P3 processes on cells which are in other respects almost identical. Initial results are similar to the laser-scribed results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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