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Record W4401933855

Croissance épitaxiale de Germanium et de matériaux III-V sur des substrats de Germanium mésoporeux, pour des applications photovoltaïques

2024· dissertation· fr· W4401933855 on OpenAlexfundno aff
Nicolas Paupy

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Canadian institutionsnot available
FundersInstitut National des Sciences Appliquées de LyonCentre National de la Recherche ScientifiqueFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité Grenoble AlpesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de SherbrookeMitacsIndian National Science Academy
KeywordsGermaniumMaterials scienceOptoelectronicsSilicon
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Notre société est confrontée, depuis ces dernières années, à une incessante croissance de la demande énergétique dans de nombreux domaines, tels que les transports, les télécommunications, etc. Pour répondre à cette demande et progressivement remplacer l’utilisation des énergies fossiles (pétrole, gaz, charbon, etc.), le secteur des énergies renouvelables est de plus en plus sollicité et semble constituer la solution idéale. Parmi les énergies renouvelables disponibles, celle du photovoltaïque a fait l’objet de nombreuses avancées, notamment dans le marché civil et spatial. Actuellement, les cellules solaires les plus performantes sont celles de type III-V multijonctions, reposant sur des substrats de Germanium (Ge) et/ou d’Arséniure de Gallium (GaAs). Avec ce type de cellule, il est maintenant possible d’obtenir des efficacités dépassant les 45 %. Néanmoins, leur utilisation est limitée à des marchés de niche tel que le domaine spatial, dû à un coût de production élevée. En effet, le Ge est considéré comme un matériau rare (et donc cher), ce qui impacte fortement le prix de cellules. De plus, les substrats utilisés ont des épaisseurs généralement utilisées entre 150 μm et 180 μm, alors que seulement quelques μm seraient nécessaires pour maintenir les performances de la cellule. Cette forte épaisseur, représentant environ 95 % du poids total de la cellule, est un facteur très limitant dans la démocratisation des cellules dans les secteurs où la réduction de poids est un défi, comme le spatial et l’automobile. Enfin, ces substrats ne peuvent pas être réutilisés, ce qui est une perte substantielle de matériaux. Il est donc nécessaire de trouver une approche fiable, économique et applicable à l’échelle industrielle afin de pouvoir diminuer la quantité de matériaux utilisée et permettre la réutilisation du substrat de Ge. Dans le cadre de cette thèse, il sera démontré une optimisation de l’approche de l’homoépitaxie de Ge sur une monocouche de Germanium poreux (PGe), à basse et à haute température, maintenant connue sous le nom de PEELER. Cette toute nouvelle approche a permis la démonstration de la création d’un template de croissance, sous la forme d’une membrane détachable de Ge, de qualité monocristalline et de faible rugosité (< 1 nm) permettant la croissance de matériaux III-V de haute qualité. Il sera aussi montré qu’il est possible de réutiliser, plusieurs fois, le substrat afin de reproduire le processus. Les paramètres utilisés et étudiés, pour cette démonstration, sont issus de l’étude de l’impact de plusieurs facteurs tels que la température de croissance du Ge ainsi que l’épaisseur de la couche mésoporeuse de Ge, sur la réorganisation du poreux et la force d’adhésion de la membrane. Il a été observé qu’en augmentant la température de croissance, la réorganisation du poreux devient plus importante, permettant l’augmentation de la force d’adhésion de la membrane. Avec la variation de l’épaisseur de la couche poreuse, il a été montré qu’il est possible d’obtenir une large plage de variation de la force d’adhésion de la membrane, allant d’une membrane détachable avec une simple bande adhésive, de faible force d’adhésion, jusqu’à une membrane non détachable. Cette étude a permis de démontrer que le contrôle de la force d’adhésion de la membrane de Ge est possible et d’envisager l’utilisation de l’approche PEELER dans d’autres domaines que celui des cellules solaires.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.049
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2024
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