Batch‐to‐Batch Variation of Polymeric Photovoltaic Materials: its Origin and Impacts on Charge Carrier Transport and Device Performances
Notice bibliographique
Résumé
A detailed investigation of the impact of molecular weight distribution of a photoactive polymer, poly[N‐9′‐heptadecanyl‐2,7‐carbazole‐alt‐5,5‐(4′,7′‐di‐2‐thienyl‐2′,1′,3′‐benzothiadiazole)] (PCDTBT), on photovoltaic device performance and carrier transport properties is reported. It is found that different batches of as‐received polymers have substantial differences in their molecular weight distribution. As revealed by gel permeation chromatography (GPC), two peaks can generally be observed. One of the peaks corresponds to a high molecular weight component and the other peak corresponds to a low molecular weight component. Photovoltaic devices fabricated with a higher proportion of low molecular weight component have power conversion efficiencies (PCEs) reduced from 5.7% to 2.5%. The corresponding charge carrier mobility at the short‐circuit region is also significantly reduced from 2.7 × 10−5 to 1.6 × 10−8 cm2 V−1 s−1. The carrier transport properties of the polymers at various temperatures are further analyzed by the Gaussian disorder model (GDM). All polymers have similar energetic disorders. However, they appear to have significant differences in carrier hopping distances. This result provides insight into the origin of the molecular weight effect on carrier transport in polymeric semiconducting materials.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».