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Enregistrement W2324400871 · doi:10.1038/srep23312

Enhanced photovoltaic properties in dye sensitized solar cells by surface treatment of SnO2 photoanodes

2016· article· en· W2324400871 sur OpenAlexafffund
Kaustubh Basu, Daniele Benetti, Haiguang Zhao, Lei Jin, Fiorenzo Vetrone, Alberto Vomiero, Federico Rosei

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKempestiftelsernaLuleå Tekniska UniversitetMinistère du Développement Économique, de l’Innovation et de l’Exportation
Mots-clésPhotovoltaic systemDye-sensitized solar cellMaterials scienceOptoelectronicsNanotechnologyChemistryBiologyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the fabrication and testing of dye sensitized solar cells (DSSC) based on tin oxide (SnO2) particles of average size ~20 nm. Fluorine-doped tin oxide (FTO) conducting glass substrates were treated with TiOx or TiCl4 precursor solutions to create a blocking layer before tape casting the SnO2 mesoporous anode. In addition, SnO2 photoelectrodes were treated with the same precursor solutions to deposit a TiO2 passivating layer covering the SnO2 particles. We found that the modification enhances the short circuit current, open-circuit voltage and fill factor, leading to nearly 2-fold increase in power conversion efficiency, from 1.48% without any treatment, to 2.85% achieved with TiCl4 treatment. The superior photovoltaic performance of the DSSCs assembled with modified photoanode is attributed to enhanced electron lifetime and suppression of electron recombination to the electrolyte, as confirmed by electrochemical impedance spectroscopy (EIS) carried out under dark condition. These results indicate that modification of the FTO and SnO2 anode by titania can play a major role in maximizing the photo conversion efficiency.

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations105
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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