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Enregistrement W2058702976 · doi:10.1063/1.4901336

Improving triplet-triplet-annihilation based upconversion systems by tuning their topological structure

2014· article· en· W2058702976 sur OpenAlexaff
Jochen Zimmermann, Roberto Mulet, Gregory D. Scholes, Thomas Wellens, Andreas Buchleitner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésPhoton upconversionAnnihilationPhotonBand gapPhysicsOptoelectronicsTopology (electrical circuits)Materials scienceOpticsQuantum mechanicsDoping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Materials capable to perform upconversion of light transform the photon spectrum and can be used to increase the efficiency of solar cells by upconverting sub-bandgap photons, increasing the density of photons able to generate an electron-hole pair in the cell. Incoherent solar radiation suffices to activate upconverters based on sensitized triplet-triplet annihilation, which makes them particularly suited for this task. This process requires two molecular species, sensitizers absorbing low energy photons, and emitters generating higher frequency photons. Successful implementations exist in solutions and solids. However, solid upconverters exhibit lower efficiency than those in solution, which poses a serious problem for real applications. In the present work, we suggest a new strategy to increase the efficiency of sensitized upconverters that exploits the solid nature of the material. We show that an upconversion model system with molecules distributed as clusters outperforms a system with a random distribution of molecules, as used in current upconverters. Our simulations reveal a high potential for improvement of upconverter systems by exploring different structural configurations of the molecules. The implementation of advanced structures can push the performance of solid upconverters further towards the theoretical limit and a step closer to technological application of low power upconversion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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