n型TOPCon太阳电池PECVD路线磷活性掺杂技术的改善研究

针对n型TOPCon太阳电池采用PECVD技术时存在的磷烷耗量偏高、多晶硅磷活性掺杂浓度偏低和多晶硅层场钝化效果偏差的问题,通过进行不同的原位掺杂非晶硅沉积工艺实验和磷沉积退火实验来寻找合适的解决方式。实验结果显示：1)采用变磷烷流量原位掺杂工艺的实验片的多晶硅磷活性掺杂浓度平均值比采用恒磷烷流量原位掺杂工艺的实验片的高2.19×1020/cm3;2)钝化效果方面,相较于采用恒磷烷流量原位掺杂工艺的实验片,采用变磷烷流量原位掺杂工艺的实验片的隐性开路电压和隐性填充因子分别高5 mV和0.42%;3)在采用变磷烷流量原位掺杂工艺的前提下,相较于采用常规退火工艺制成的太阳电池,采用磷沉积退火工艺制成的太阳电池的开路电压提高了3 mV,短路电流提高了0.02 mA,填充因子提高了0.54%,并联电阻增加了10Ω,光电转换效率提升了0.14%。采用PECVD技术路线制备TOPCon太阳电池时,变磷烷流量原位掺杂工艺搭配磷沉积退火工艺有明显的提升太阳电池光电转换效率的效果。     

宇航服设计元素在现代服饰中的分析及应用

宇航服的设计元素在许多设计领域都有非常大的参考价值.以现代宇航服设计元素特征为切入点,采用资料整合法归纳了解宇航服的发展历史和设计应用,结合现代服装设计的典型案例,由此进行创新设计实践.研究认为,宇航服设计元素的艺术特征应主要体现在服装面料、结构及色彩这3个方面;宇航服设计元素在现代服饰设计中呈现出色彩提取概括化、廓形...     

一种改进的极端学习机算法

为了提高极端学习机算法的稳定性和学习速度,结合L1/2正则化理论提出一种改进的极端学习机算法——基于L1/2正则化的快速学习算法(L1/2-RELM).该算法首先采用L1/2正则项对极端学习机算法进行约束,其次运用half算法确定网络输出权重,提高了算法的稳定性和学习速度.数值实验表明,所提算法的学习速度比极端学习机算法的学习速度更快,且性能更加稳定.     

氢等离子体处理钝化层对高效晶硅异质结太阳电池性能的影响

研究不同时间氢等离子体处理（HPT）氢化非晶硅a-Si:H（i）钝化层对高效晶硅异质结太阳电池（效率>23％）性能的影响。发现适当时间的HPT可改善钝化效果提升电池性能,但过长时间的HPT可导致薄膜钝化效果变差,有效少数载流子寿命降低。分析认为HPT时间过长,H原子进入到a-Si:H（i）薄膜层中,导致薄膜内部SiH₂增多,微结构因子（R）增大,薄膜质量变差。并且,适当时间的HPT改善太阳电池性能的幅度有限,而过长时间的HPT导致电池性能下降却很明显。因此,针对高效率的晶硅异质结太阳电池,应对钝化层沉积之后的HPT工艺进行谨慎控制。     

选择性还原法分离高炉粉尘中锌和铁的研究

采用兰炭作还原剂,对高炉粉尘进行还原焙烧,再对焙砂进行磁选,然后浸出磁选尾矿中的锌,实现锌、铁分离。在热力学计算的基础上,研究了焙烧条件对锌、铁浸出率的影响,结果表明:加碳焙烧可使高炉粉尘中的铁酸锌选择性还原为磁性氧化铁和氧化锌,较优的焙烧工艺参数为:焙烧温度800 ℃,焙烧时间2 h,配炭量50%。磁选可分离出焙砂中的磁性氧化铁。采用1 mol/L的硫酸在室温下浸出磁选尾矿1 h,锌、铁浸出率分别为75.39%和27.46%。     

不同气体燃料燃烧特性及热特性分析

由于气体燃料容易实现燃烧过程精确控制及燃烧的清洁化,文章采用数值计算的方法,对6种常见气体燃料的燃烧特性及热特性进行理论计算,并通过改变空气过量系数、空气预热温度、富氧度等燃烧条件对其燃烧特性及热特性进行对比和分析.结果表明,预热温度每提高200℃,对于天然、焦炉煤气和沼气来说,可提高燃烧温度约90℃,高炉煤气和发生炉...     

FGR系统中文丘里管的研究现状及展望

为达到节能减排的要求,我国严格控制NOx的排放标准(≤30mg).FGR(烟气再循环)系统中文丘里管的各种参数直接影响其工作性能,从而影响NOx生成量.对FGR系统中文丘里管和表述文丘里管工作性能的评价指标进行简要介绍,归纳总结文丘里管的研究现状,旨在为FGR系统中文丘里管工作性能的进一步优化提供参考.     

智能微网中铅酸电池储能系统控制策略

介绍了铅酸电池储能系统组成,包括铅酸电池组、电池管理系统（BMS）和储能变流器（PCS）,对铅酸电池储能系统的并网PQ控制、离网v/F控制、并离网切换控制和恒压浮充控制等控制策略开展研究,在此基础上研制了250kW／800kW·h铅酸电池储能系统,应用于扬州经济技术开发区智能电网综合示范项目中,试验证明所采用的控制策略能够满足运行要求。     

EM菌剂对河道污水的去除效果研究

为了寻求一种快速有效的黑臭河道水质净化技术,以新圳河水作为试验对象,考察EM菌剂对河道污水的净化效果。通过投加不同浓度的菌液,考察曝气对去除效果的影响。研究结果表明:投加EM菌剂后会降低水中DO浓度;投加EM菌剂22 d后,对CODCr、NH3-N、TN、TP的最大去除率分别达到52.4%、42.6%、41.6%、22.1%;曝气条件有助于提高CODCr的去除率;增加菌剂投加量有助于提高CODCr和NH3-N的去除率。EM菌剂对河道污水具有较好的净化效果。     

基于随机森林的中长期降水量预测模型研究

为解决降水预测中存在的非线性问题,避免传统人工智能方法的过拟合弊端,提高中长期降水预测精度,引入了随机森林算法,通过优选预报因子,分别构建了年、月降水预测模型,并应用南京市1951~2013年降水系列及水文气象因子系列,验证所建模型的适用性。结果表明,随机森林模型预测精度较高、稳定性好、泛化能力强,能有效预测年、月降水量;与BP神经网络模型和支持向量机模型相比,随机森林模型效率更高、性能更优,尤其适用于大样本的逐月降水量预测中。