A comparative study on Poly-Si thin film solar cell characterization validated by machine learning
Makine öğrenimi ile doğrulanan Poly-Si ince film güneş pili karakterizasyonu üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
- Tez No: 876427
- Danışmanlar: PROF. DR. PINAR DOĞAN, DR. CEM AYYILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bu çalışmada, elektron ışını buharlaştırma yöntemiyle epitaksiyel olarak büyütülmüş Poly-Si ince film güneş pillerinin yapısal ve elektriksel karakterizasyonu makine öğrenme teknikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Si ince filmler, referans olarak farklı kristalografik oryantasyonlara ((100), (111)) sahip Mono-Si levhalar ve Alüminyum Kaynaklı Katman Değişimi işlemi ile oluşturulan cam üzerinde hazırlanan polikristal-Si tohum katmanları üzerine büyütülmüştür. Bu işlem sırasında cam üzerinde oluşan Si çekirdekleri büyüyerek farklı kristalografik yönelimlerde ((100), (111), (110)) Si taneleri oluşturmaktır. Büyütme sırasında, hem Monokristal-Si hem de Polikristal-Si ince film güneş pilleri, 450 °C ile 700 °C arasında değişen alttaş sıcaklıkları ve 40 nm/min ile 475 nm/min arasında değişen Si büyütme hızları gibi çeşitli parametreler altında büyütülmüştür ve bunların yapısal ve elektriksel özelliklere etkileri araştırılmıştır. Bu işlem, tüm numuneler için birleşik yapısal ve elektriksel özelliklerin yanı sıra Akım-Gerilim ölçümlerini içeren önemli bir veri seti ortaya çıkarmıştır. Makine öğrenmesi çalışması kapsamında Kısa Devre Akım Yoğunluğu (JSC), Açık Devre Gerilimi (VOC), Fill Faktörü (FF), Verim (η), Paralel Direnç (RP) ve Seri Direnç (RS) gibi temel parametrelerden kullanılmıştır. Hem Monokristal-Si, hem de Polikristal-Si katmanlarının özellikleri ve farklı büyüme koşullarının etkileri yansıtılarak veriler sınıflandırılmıştır. Taramalı Elektron Mikroskobu (SEM) ve Elektron Geri Saçılım Kırınımı (EBSD) görüntülerini analiz etmek için yenilikçi bir görüntü algılama yöntemi uygulandı; bu yöntem, geleneksel manuel yöntemlere kıyasla hata oranlarını önemli ölçüde azalttı ve Si taneciklerinin kristalografik yönelimine ilişkin yeni bilgiler sağladı. Bulgularımız, gelişmiş karakterizasyon doğruluğuna ve güneş pili performansındaki potansiyel iyileştirmelere işaret ederek, makine öğrenimini güneş pili üretim süreçlerine entegre etmenin faydalarını göstermektedir. Bu gelişmeler, sürdürülebilir enerji uygulamaları için önemli faydalar sunan, daha uygun maliyetli ve verimli güneş pili teknolojilerine yol açabilir.
Özet (Çeviri)
This study explored the advanced structural and electrical characterization of Poly-Si thin film solar cells, epitaxially grown using the electron beam evaporation method at low substrate temperatures and under moderately high vacuum conditions. We employed machine learning techniques to analyze a significant dataset, which includes structural, electrical properties, and I-V curve measurements of films deposited on Mono-Si ((100), (111)) wafers and Poly-Si seed layers prepared on glass via the Aluminum-Induced Layer Exchange (ALILE) process. During this process, the Si nuclei formed on the glass grew and formed Si grains in different crystallographic orientations ((100), (111),(110)). Therefore, samples of Mono-Si wafers with different crystal orientations have been used as references. The films were grown across a range of substrate temperatures (450 °C to 700 °C) and Si deposition rates (40 nm/min to 475 nm/min), to evaluate their impact on key performance metrics such as Short Circuit Current density (JSC), Open Circuit Voltage (VOC), Fill Factor (FF), Efficiency (η), Parallel Resistance (RP), and Series Resistance (RS). An innovative image detection method was applied to analyze Scanning Electron Microscopy (SEM) and Electron Backscatter Diffraction (EBSD) images, which significantly reduced the error rates compared to traditional manual methods and provided new insights into the crystallographic orientation of Si grains. Our findings indicate improved characterization accuracy and potential enhancements in solar cell performance, highlighting the benefits of integrating machine learning into solar cell production processes. These advancements could lead to more cost-effective and efficient solar cell technologies, offering substantial benefits for sustainable energy applications.
Benzer Tezler
- Preparation of poly(N-tris[hydroxymethyl]methyl acrylamide) based hydrogels and composites for removal of boron from aqueous solutions
Sulu çözeltilerden bor giderilmesi için poli(N-tris[hidroksimetil]metil akrilamid) bazlı hidrojel ve kompozitlerin hazırlanması
SARE NAZ ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHİRE FİLİZ ŞENKAL
- Kedilerde doğal infeksiyöz peritonitis enfeksiyonunda akciğer lezyonları üzerine patolojik incelemeler
Pathological investigations on lung lesions in natural infectious peritonitis infection in cats
FATİH YAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Veteriner HekimliğiBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiPatoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ÖZYILDIZ
- Experimental and theoretical approaches in macromolecules design, synthesis, modification and nanosensor applications
Makromoleküllerin dizayn, sentez ve modifikasyonunda teorik ve deneysel yaklaşımlar ve nanosensör uygulamaları
MERVE SENEM AVAZ
Doktora
İngilizce
2017
Bilim ve TeknolojiSabancı ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ZİYA MENCELOĞLU
- Determination of the tumoricidal effect by in-vitro methods for the acquiring of food-sourced bioactive protein and the formation of active pharmaceutical substance
Gıda kaynaklı biyoaktif protein eldesi ve aktif ilaç etken maddesinin oluşturulması amaçlı tümorisidal etkinin in vitro yöntemlerle belirlenmesi
REYHAN KOYUNCU
Doktora
İngilizce
2023
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK
- Syntheses and characterization of benzimidazole containing polymers: A comparitative study on donor unit effect and influence of H-bonding
Benzimidazol içeren polimerlerin sentezi ve karakterizasyonu: Donör ünitesinin ve H-bağının etkileri üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
AYDA GÖYÇEK NURİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
KimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT KAMİL TOPPARE
DOÇ. DR. ALİ ÇIRPAN