Developing Quantum Dots and Plasmonic Nanostructures for Solar Cell Applications
Notice bibliographique
Résumé
I present our recent work on two types of nanomaterials, near-infrared (NIR) quantum dots (QDs) and plasmonic nanostructures, developed for energy-related applications (including solar cells) [1-10]. Harvesting NIR photons represents an attractive approach to improve the energy conversion efficiency of photovoltaics. Most solar cells are only able to strongly absorb "visible" photons, while leaving great amounts of solar energy in the NIR untapped. To harvest the lost NIR photons, PbS QDs and PbS@CdS core-shell QDs are very promising. Herein I present some of our most recent development in these QDs and their application in photovoltaics. In particular, we have recently developed a two-step route for the synthesis of high-quality PbS@CdS core-shell QDs with tunable shell thicknesses and absorption properties. These core-shell QDs show higher photoluminescence efficiency and significantly improved photo- and thermal-stability compared to uncoated PbS QDs only capped with ligands. The CdS shell provides protection to the PbS core and also passivates its surface defects, that may otherwise serve as charge carrier trap sites. The charge transfer behavior of these core-shell QDs has further been studied for different core sizes and shell thicknesses. As for QD-based solar cells, one example is about the controlled hybridization of NIR PbS QDs with carbon nanotubes (CNTs) and their further integration into poly(3-hexylthiophene), which is a hole-transporting polymer. The nanohybrid cells show considerably enhanced power conversion efficiency, which is attributed to the significantly extended absorption in NIR by PbS QDs and the effectively enhanced charge transportation due to CNTs. Solution processed heterojunction inorganic solar cells based on TiO2 nanorods and PbS QDs or PbS@CdS core-shell QDs will be also be briefly introduced. On the other hand, plasmonic nanostructures have recently been explored for enhancing the efficiency of solar cells. Our recent work on some interesting plasmonic nanostructures (such as Ag nanorice and nanocarrots) that have strong resonances in the NIR regime, and their application in solar cells will also be briefly highlighted. References (selected) 1. D. Wang, J. K. Baral, H. Zhao, B. A. Gonfa, V. V. Truong, M. A. El Khakani, R. Izquierdo, D. Ma, Adv. Funct. Mater , 21, 4010 (2011). 2. H. Liang, D. Rossouw, H. Zhao, S. K. Cushing, H. Shi, A. Korinek, H. Xu, F. Rosei, W. Wang, N. Wu, G. A. Botton, D. Ma, J. Am. Chem. Soc .,135, 9616 (2013). 3. H. Zhao, H. Liang, B. A. Gonfa, M. Chaker, T. Ozaki, P. Tijssen, F. Vidal, and D. Ma, Nanoscale , 2014, accepted (Back Cover). 4. I. Ka, V. Le Borgne, D. Ma, M. A. El Khakani, Adv. Mater . 24, 6289 (2012); Frontispiece Cover. 5. H. Zhao, M. Chaker, N. Wu, D. Ma, J. Mater. Chem ., 21, 8898 (2011); highlighted at http://blogs.rsc.org/jm/. 6. H. Zhao, D. Wang, T. Zhang, M. Chaker, D. Ma, Chem. Commun . 46, 5301 (2010). 7. D. Wang, H. Zhao, N. Wu, M. A. El Khakani, D. Ma, J. Phys. Chem. Lett . 1, 1030 (2010). 8. F. Ren, H. Zhao, F. Vetrone, D. Ma, Nanoscale,5, 7800 (2013). 9. H. Liang, H. Zhao, D. Rossouw, W. Wang, H. Xu, G. A. Botton, D. Ma, Chem. Mater . 24, 2339 (2012). 10. B. A. Gonfa, H. Zhao, J. Li, J. Qiu, M. Saidani, S. Zhang, R. Izquierdo, N. Wu, M. A. El Khakani, D. Ma, S olar Energy Materials and Solar Cells, 2014, In press.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».