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Enregistrement W1501809206 · doi:10.1155/2015/450405

A Comparison of the Performances of Different Mesoporous Titanias in Dye‐Sensitized Solar Cells

2015· article· en· W1501809206 sur OpenAlexaff
Alessandro Latini, Riccardo Panetta, Carmen Cavallo, D. Gozzi, Simone Quaranta

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanomaterials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi della BasilicataSapienza Università di Roma
Mots-clésMaterials scienceMesoporous materialDye-sensitized solar cellChemical engineeringNanotechnologyEngineering physicsPhysical chemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work aims at optimizing titanium dioxide morphology for dye‐sensitized solar cells applications. Five different anatase phase mesoporous titanias were prepared and tested as photoanodes in dye‐sensitized solar cells. The materials were prepared by using a template approach. Two materials were synthesized by using monodisperse silica nanospheres and the other three using two different organic templating agents (Pluronic P123 and Brij 58). A complete characterization of the obtained materials was performed by powder XRD, FEG‐SEM, UV‐Vis reflectance spectroscopy, BET surface area measurements, and TG‐DTA. Several cells were assembled using N719 as dye and a nonvolatile electrolyte based on benzonitrile. The cells were tested by means of J-V curves under simulated solar radiation, IPCE, and dark current measurements. The highest efficiencies were achieved with titania prepared by using Pluronic P123 as template (ηmax = 6.8%), while the lowest efficiencies were recorded with using titania samples prepared with the silica nanospheres template (ηmin = 5.7%). The different performances of the samples are examined and discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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