Elektronik aygıtlar için n-tipi ve p-tipi Si yongaların üretilmesi karakterizasyonu ve uygulamaları

Bu tez çalışmasında, tek kavşaklı silisyum (Si) tabanlı güneş hücrelerinin üretimi ve karekterizasyon çalışmaları Si hammaddesinden nihai ürün elde edilme aşamasına kadar gerçekleştirilmiştir. Ayrıca kesme, lepleme ve tekstürleme çalışmalarında proses parametrelerinin, sonuçları nasıl etkilediğinin araştırılması amacıyla regresyon analizleri yapılmıştır. Ayrıca, kesme ile lepleme işlemlerinde yüzey pürüzlülüklerinin ve tekstürleme işleminde ise % R değerinin minimizasyonu için Diferansiyel Gelişim, Nelder-Mead, Rastgele Arama ve Benzetimli Tavlama Algoritmaları ile optimizasyon çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Deneysel olarak, kesme işleminde tel besleme hızı 4 m/s ve kesme hızı 0,5 mm/dk parametreleri ile kesilen waferlarda en düşük yüzey pürüzlülüğü değerleri elde edilmiştir. Lepleme işleminde dönme hızı 50 devir/dk ve lepleme süresi 60 dk deneysel seti ile en ideal yüzey pürüzlülüğü değerleri elde edilmiştir. Tekstürleme çalışmalarında ise % 3,5 sodyum hidroksit - % 5 izopropanol çözeltisinde 40 dk süre tekstürlenmiş numunelerde en düşük reflektans değerleri elde edilmiştir. Tekstürleme işlemi sonrası p-n kavşağı oluşturma işleminde % 1 borik asit solüsyonu kullanılmış ve sonra Si yongalara İndiyum Kalay Oksit (İTO) ince filmi plazma destekli kimyasal/fiziksel buhar biriktirme sistemiyle kaplanmıştır. Son aşamada ise Si yongaların her iki yüzeyine akım toplayıcılar perde baskı cihazı ile biriktirilmiştir. Bu işlemler sonrasında güneş hücrelerinin akım-voltaj ölçümleri güneş simülatöründe gerçekleştirilmiş ve bütün güneş hücreleri için açık devre voltajı 494 mV, kısa devre akımı 13,95 mA, doluluk faktörü 80,1 ve verim 8,83 ortalama değerleri elde edilmiştir. Regresyon analizi çalışmalarında en yüksek R2 değerleri, ikinci dereceden nonlineer rasyonel modeller ile kesme ve lepleme çalışmalarında ve üçüncü dereceden nonlineer polinom model ile ise tekstürleme işleminde elde edilmiştir. Optimizasyon çalışmalarında kurulan bütün lineer ve nonlineer regresyon fonksiyonları için en iyi sonuçlara Diferansiyel Gelişim ve Benzetimli Tavlama Algoritmaları ile ulaşılırken Rastgele Arama algoritması ise en kötü sonuçları vermiştir.