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Enregistrement W7058147616

Métallisation de cellules solaires à Hétérojonction c-Si/a-Si

2023· other· fr· W7058147616 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical materialsRGD motifSemiconductor materials
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de ce projet est de développer le processus de métallisation de cellules solaires
\nà hétérojonction (c-Si/a-Si) au centre de recherche du 3IT de l’université de Sherbrooke.
\nLa première partie de ce document porte sur le dépôt de la couche d’oxyde transparent
\nconducteur (TCO). Elle est utilisée en tant que couche antireŕet tout en améliorant les
\nŕux de porteurs de charge entre le silicium et le métal. Le développement du procédé
\nde métallisation à l’argent est ensuite abordé. Le motif de métal collecte le courant photogénéré
\npour l’acheminer vers le circuit externe. Du fait de la production de panneaux
\nsolaires croissante, le prix de l’argent risque d’augmenter et de devenir un facteur limitant
\npour le développement du photovoltaïque. Aőn de mitiger ce risque, l’argent peut être
\nremplacé par du cuivre. Dans le cadre de ce projet, l’utilisation d’une pâte de cuivre pour
\nla métallisation est explorée.
\nLe dépôt d’oxyde a pour objectif d’obtenir une forte transmittance dans le domaine du
\nvisible et une forte conductivité électrique. Le TCO choisi est l’oxyde indium étain (ITO).
\nIl est déposé par pulvérisation cathodique, pour former une couche de 100 nm. La proportion
\nd’oxygène injectée dans le dépôt a été optimisée aőn d’obtenir une transmittance
\nsupérieure à 80% dans le visible. Un recuit est effectué à postériori pour améliorer les performances
\nélectriques. Les dépôts d’ITO possèdent une résistance par carré de 40 ∼ 50Ω/□
\npar mesure 4 pointes, répondant ainsi aux critères initiaux.
\nLa métallisation est effectuée par sérigraphie. L’objectif est de déposer un motif conforme,
\nsans défauts et possédant de bonnes caractéristiques électriques. Une première étude a été
\nmenée aőn de déőnir le motif et la technologie employée pour le masque de sérigraphie.
\nLes différents paramètres de sérigraphie, tels que la vitesse et la pression du racloir, ont été
\najustés pour minimiser la présence de défauts dans les dépôts. Après recuit, les mesures
\nélectriques ont montré une bonne résistance de ligne ρAg = 6.10−6 Ω.cm. La résistance de
\ncontact mesurée de 40Ω.cm2 est encore trop élevée et nécessite une optimisation. La forme
\na été étudiée sur des lignes provenant d’un masque avec une ouverture de 100 μm. Les
\nlignes déposées ont une forme de pavé droit, avec en moyenne une largeur de 110 μm pour
\nune hauteur de 70 μm. Leur rapport d’aspect est de 0,6.
\nLes essais de métallisation au cuivre ont été effectués par sérigraphie. Les paramètres
\nde dépôt utilisés étaient les mêmes que pour la métallisation à l’argent. Le dépôt était
\nconforme au motif et avec une faible présence de défauts. Les lignes déposées ont présenté
\nun fort étalement ce qui a induit un faible rapport d’aspect de 0,08. La pâte de cuivre
\nnécessite un recuit rapide à une température de 200 ∼ 300°C pour développer une bonne
\nconductivité. Les meilleurs résultats ont été obtenus avec un four à recuit rapide, avec une
\ntempérature de 300°C. La résistivité obtenue est de ρ = 2, 8.10−4Ω.cm. Les performances
\nobtenues sont moindres par rapport à l’argent. De plus, la température de 300°C risque
\nde faire diffuser l’hydrogène de la cellule ce qui diminuerait son efficacité.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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