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Enregistrement W2015389486 · doi:10.1063/1.2735674

Efficient solution-processed infrared photovoltaic cells: Planarized all-inorganic bulk heterojunction devices via inter-quantum-dot bridging during growth from solution

2007· article· en· W2015389486 sur OpenAlexaff
Ethan J. D. Klem, Dean D. MacNeil, Paul W. Cyr, Larissa Levina, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptoelectronicsMaterials scienceQuantum dotHeterojunctionPhotovoltaicsPhotovoltaic systemInfraredOrganic solar cellHybrid solar cellEnergy conversion efficiencyPolymer solar cellFabricationNanotechnologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solution-processed thin-film organic, inorganic, and hybrid photovoltaic devices have achieved power conversion efficiencies as high as 5%. However, these devices remain limited by their capture of visible energy; more than a half of the sun’s power lies in the infrared. Herein the authors demonstrate photovoltaic devices effective across the visible and all the way out to 1700nm. Only through the use of ethanedithiol as a bridging molecule to affect interparticle linking were they able to achieve fabrication of smooth, continuous quantum dot films on rough, high-surface area transparent metal oxides. This allowed them to increase light absorption while maintaining efficient charge separation and extraction and at the same time avoiding electrical short circuits. They obtained monochromatic infrared power conversion efficiencies of 1.3%, a 50-fold gain over the previous published record of 0.025% in IR solution-processed photovoltaics. The authors demonstrate quantum size-effect tuning of device band gaps relevant to multijunction solar cells.

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 seuil0,003

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations140
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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