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Enregistrement W2335208082 · doi:10.1021/nn4034234

Solution-Processed Zinc Phosphide (α-Zn<sub>3</sub>P<sub>2</sub>) Colloidal Semiconducting Nanocrystals for Thin Film Photovoltaic Applications

2013· article· en· W2335208082 sur OpenAlexaff
Erik J. Luber, Md Hosnay Mobarok, Jillian M. Buriak

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePhosphideThin filmX-ray photoelectron spectroscopyBand gapNanoparticleHeterojunctionDimethylzincOptoelectronicsZincNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringMetalChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zinc phosphide (Zn3P2) is a promising earth-abundant material for thin film photovoltaic applications, due to strong optical absorption and near ideal band gap. In this work, crystalline zinc phosphide nanoparticles are synthesized using dimethylzinc and tri-n-octylphosphine as precursors. Transmission electron microscopy and X-ray diffraction data show that these nanoparticles have an average diameter of ∼8 nm and adopt the crystalline structure of tetragonal α-Zn3P2. The optical band gap is found to increase by 0.5 eV relative to bulk Zn3P2, while there is an asymmetric shift in the conduction and valence band levels. Utilizing layer-by-layer deposition of Zn3P2 nanoparticle films, heterojunction devices consisting of ITO/ZnO/Zn3P2/MoO3/Ag are fabricated and tested for photovoltaic performance. The devices are found to exhibit excellent rectification behavior (rectification ratio of 600) and strong photosensitivity (on/off ratio of ∼10(2)). X-ray photoelectron spectroscopy and ultraviolet photoemission spectroscopy analyses reveal the presence of a thin 1.5 nm phosphorus shell passivating the surface of the Zn3P2 nanoparticles. This shell is believed to form during the nanoparticle synthesis.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations79
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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