文献

J-GLOBAL ID：202002281571686828   整理番号：20A2443510

電流ルビジウム電圧曲線においてどの物理学がか?光起電力デバイス測定からの欠陥特性の推測【JST・京大機械翻訳】

How Much Physics is in a Current-Voltage Curve? Inferring Defect Properties From Photovoltaic Device Measurements

著者 (6件)： Kurchin Rachel C. (Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Poindexter Jeremy R. (Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Vahanissi Ville (Department of Electronics and Nanoengineering, Aalto University, Espoo, Finland) ,  Savin Hele (Department of Electronics and Nanoengineering, Aalto University, Espoo, Finland) ,  del Canizo Carlos (Instituto de Energia Solar, Universidad Polite ́cnica de Madrid, Madrid, Spain) ,  Buonassisi Tonio (Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA)
資料名： IEEE Journal of Photovoltaics  (IEEE Journal of Photovoltaics)
巻： 10  号： 6  ページ： 1532-1537  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2305A  ISSN： 2156-3381  CODEN： IJPEG8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 欠陥支援再結合プロセスは,光起電力(PV)デバイス性能を制限するので,理解に重要である。しかし,これらのプロセスを支配する物理的パラメータは,特殊化技術と試料調製を必要とするので,極めて挑戦的である。そして,電流作動電圧(JV)キャラクタリゼーションによって測定される性能を制限するという事実は,それらが測定においていくつかの検出可能な信号を持つ必要があることを示した。本研究では,高スループットJV測定およびBayes推定と並んでこれらのパラメータを明示的に説明する数値デバイスモデルを用い,再結合パラメータに対する確率分布を構築し,以前に報告された文献測定値と一致する値を回復する能力を示した。Bayesアプローチは,他のソースからのデータとモデルの容易な取り込みを可能にする。キャリア捕獲断面積の温度依存性を示した。完成した装置に関する標準化された自動測定からこれらの基本的な物理的パラメータを抽出する能力は,確立された工業用PV技術とより新しい研究段階の両方に対して有望である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *光起電力 ,  再結合 ,  *電圧 ,  *電流 ,  標準化 ,  *ルビジウム ,  確率分布 ,  温度依存性 ,  Bayes推定 ,  *光起電素子 ,  試料調製 ,  固体素子モデル ,  自動計測
準シソーラス用語： 捕獲断面積 ,  ハイスループット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (6件)： ルビジウム ,  曲線 ,  物理学 ,  光起電力デバイス ,  欠陥 ,  推測