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Embedding physics domain knowledge into a bayesian network enables layer-by-layer process innovation for photovoltaics

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npj Computational Materials 2020年第1期6卷 1592-1600页

作者： Zekun Ren Felipe Oviedo Maung Thway Siyu I.P.Tian Yue Wang Hansong Xue Jose Dario Perea mariya Layurova Thomas Heumueller Erik birgersson Armin G.Aberle Christoph J.brabec Rolf Stangl Qianxiao Li Shijing Sun Fen Lin Ian Marius Peters Tonio buonassisi Singapore-MIT Alliance for Research and Technology SMART Singapore 138602Singapore Solar Energy Research Institute of Singapore(SERIS) National University of SingaporeSingapore 117574Singapore Massachusetts Institute of Technology CambridgeMA 02139USA Institute of Materials for Electronics and Energy Technology(i-MEET) Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg91058 ErlangenGermany Helmholtz Institute HI-ErN Forschungszentrum JülichImmerwahrstrasse 291058 ErlangenGermany National University of Singapore Singapore 119077Singapore

Process optimization of photovoltaic devices is a time-intensive,trial-and-error endeavor,which lacks full transparency of the underlying physics and relies on user-imposed constraints that may or may not lead to a global ***,we demonstrate that embedding physics domain knowledge into a bayesian network enables an optimization approach for gallium arsenide(GaAs)solar cells that identifies the root cause(s)of underperformance with layer-by-layer resolution and reveals alternative optimal process windows beyond traditional black-box *** bayesian network approach links a key GaAs process variable(growth temperature)to material descriptors(bulk and interface properties,e.g.,bulk lifetime,doping,and surface recombination)and device performance parameters(e.g.,cell efficiency).For this purpose,we combine a bayesian inference framework with a neural network surrogate device-physics model that is 100×faster than numerical *** the trained surrogate model and only a small number of experimental samples,our approach reduces significantly the time-consuming intervention and characterization required by the *** a demonstration of our method,in only five metal organic chemical vapor depositions,we identify a superior growth temperature profile for the window,bulk,and back surface field layer of a GaAs solar cell,without any secondary measurements,and demonstrate a 6.5%relative AM1.5G efficiency improvement above traditional grid search methods.

关键词： knowledge network enable

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一座梯田式的曲线书山——天津滨海图书馆

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设计家 2017年第3期 98-102页

作者： Winy Maas Jacob van Rijs Nathalie de Vries Wenchian Shi María López Calleja Chi Li ángel Sánchez Navarro Daehee Suk Guang Ruey Tan Xichen Sun Michael Zhang Kyosuk Lee mariya Gyaurova Jaime Dominguez bálgoma Antonio Luca Coco Costanza Cuccato Matteo Artico Tomaso Maschietti Ossip van Duivenbode MVRDV建筑设计事务所

项目地点:天津滨海新区项目面积:33,700平方米完成时间:2017项目功能:图书馆合作建筑师:中国天津市城市规划设计研究院建筑分院室内设计:天津市建筑设计院灯光照明:华谊建源照明设计所有项目资料由MVRDV事务所提供MVRDV与天津城市规划... 详细信息

项目地点:天津滨海新区项目面积:33,700平方米完成时间:2017项目功能:图书馆合作建筑师:中国天津市城市规划设计研究院建筑分院室内设计:天津市建筑设计院灯光照明:华谊建源照明设计所有项目资料由MVRDV事务所提供MVRDV与天津城市规划设计研究院合作建成天津滨海图书馆,于10月正式开放:这个全新的33,700m2文化中心以中庭的发光球形报告厅为焦点,四周环绕着梯田般层叠的书架,书架贯穿中央天井与球体相呼应。波浪式的书架是建筑中的主要空间元素,既界定了空间。

关键词：天津滨海图书馆天津市建筑设计院城市规划设计研究院建筑师建筑体量项目面积

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