MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017163517
■00520250211152718
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384096412
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31489434
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a542
■1001  ▼aGehrke,  Aaron.
■24510▼aAtomistic  Simulations  to  Model  Defect  Formation,  Diffusion,  and  Ordering  in  Cu(In,Ga)Se2  and  Cd(Se,Te)  Alloys
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Washington▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a143  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Dunham,  Scott.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Washington,  2024.
■520    ▼aTo  improve  the  performance  of  Cu(In,Ga)Se2  and  Cd(Se,Te)  thin-film  photovoltaic  devices,  a  robust  understanding  of  the  alloy  species  is  needed.  The  presence  of  alloying  introduces  unique  challenges,  as  multiple  species  are  randomly  dispersed  on  the  same  lattice  sites  in  the  material.  To  optimize  device  performance,  it  is  necessary  to  understand  and  control  the  precise  arrangement  of  these  alloy  species.  First,  it  is  necessary  to  understand  the  energetic  interactions  between  the  alloy  species  and  the  other  species  (and  defects)  in  the  system,  as  these  interactions  determine  the  types  of  ordering  expected.  Second,  it  is  necessary  to  understand  the  diffusivity  of  the  alloy  species,  as  it  is  needed  to  predict  the  actual  kinetically-limited  structures  that  form  under  different  processing  conditions.  Third,  it  is  necessary  to  understand  how  the  alloy  arrangement  affects  the  behavior  of  other  critical  defects  in  the  material,  as  this  can  impact  phenomena  such  as  dopant  activation.  Multi-scale  modeling,  where  results  from  ab  initio  calculations  (such  as  those  from  density  functional  theory)  are  fed  into  higher-level  models  (such  as  kinetic  lattice  Monte  Carlo  and  continuum  simulations),  is  well-suited  for  exploring  the  behavior  of  alloys  considered  here.  In  this  work,  we  predict  the  diffusion  under  varying  conditions  of  In  and  Ga  in  Cu(In,Ga)Se2  and  of  the  intrinsic  defects  in  Cd(Se,Te).  We  develop  a  nearest-neighbor  interaction  model  to  predict  In/Ga  ordering  in  Cu(In,Ga)Se2  alloys,  finding  a  positive  correlation  between  the  Ga  concentration  and  the  presence  of  vacancies  on  the  Cu-sublattice.  We  use  this  model  to  predict  the  band  gap  fluctuations  resulting  from  these  composition  variations  under  a  range  of  different  processing  conditions,  producing  results  that  agree  well  with  experiment.  We  demonstrate  a  mechanism  to  passivate  detrimental  CuIn  defects  in  Cu(In,Ga)Se2.  We  conduct  a  detailed  analysis  of  the  effects  of  Se/Te  ordering  in  Cd(Se,Te)  on  the  formation  of  detrimental  AX  center  compensating  defects,  and  investigate  possible  mitigation  methods.  Lastly,  we  present  work  done  in  conjunction  with  the  UW  MEM-C  program  on  (1010)  surface  reconstructions  in  ZnO.
■590    ▼aSchool  code:  0250.
■650  4▼aComputational  chemistry
■650  4▼aMaterials  science
■650  4▼aApplied  physics
■653    ▼aAtomistic  simulations
■653    ▼aDiffusion
■653    ▼aThin-film  photovoltaic  devices
■653    ▼aDensity  functional  theory
■690    ▼a0794
■690    ▼a0219
■690    ▼a0215
■71020▼aUniversity  of  Washington▼bMaterials  Science  and  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03B.
■790    ▼a0250
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163517▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서