Hierarchical Tin Oxide Nanostructures for Dye‐Sensitized Solar Cell Application
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nanoscale material manipulation is the key to increasing solar light harvesting and photon‐to‐electron conversion efficiency (PCE) for an organic–inorganic photovoltaic system. Many SnO 2 1D nanostructures, including nanowires and nanobelts, have been employed because of their potential of enhancing the charge collection properties of DSSCs by eliminating losses caused by grain boundary scattering of carriers in nanoparticle‐based DSSCs. Here, a new approach to growing hierarchical 1D SnO 2 nanostructured layer by catalyst‐assisted pulsed laser deposition after introducing NiO into the SnO 2 target is reported, and a plausible growth mechanism to describe the observed hierarchical nanostructures is presented. A remarkable improvement in the solar cell performance, including open circuit voltage, short circuit current density, fill factor, and PCE, by simple surface modification of the hierarchical SnO 2 nanostructured photoanode is further demonstrated. Surface passivation is achieved on the as‐deposited hierarchical SnO 2 nanostructures by dip coating with an MgO passivation layer of appropriately optimized thickness. Such an insulating layer is found to effectively reduce the recombination process caused by the higher electron mobility of SnO 2 photoanode nanostructures. Compared with a pristine SnO 2 nanobelt photoanode, a tenfold enhancement in their PCE (to 4.14%) has been observed for MgO‐passivated hierarchical SnO 2 nanostructures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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