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Enregistrement W2471997295 · doi:10.1021/acs.chemmater.5b01598

Origin of the Thermal Instability in CH<sub>3</sub>NH<sub>3</sub>PbI<sub>3</sub> Thin Films Deposited on ZnO

2015· article· en· W2471997295 sur OpenAlexafffund
Jinli Yang, Braden D. Siempelkamp, Edoardo Mosconi, Filippo De Angelis, Timothy L. Kelly

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesConsiglio Nazionale delle RicercheNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésCalcinationPerovskite (structure)Materials scienceEnergy conversion efficiencyThermal decompositionHalideThermal instabilityChemical engineeringThin filmThermal stabilityInstabilityDecompositionNanotechnologyInorganic chemistryOptoelectronicsChemistryCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid development of organometal halide perovskite solar cells has led to reports of power conversion efficiencies of over 20%. Despite this excellent performance, their instability remains the major challenge limiting their commercialization. In this report, we systematically investigate the origin of the thermal instability of perovskite solar cells fabricated using ZnO electron transport layers. Through in situ grazing incidence X-ray diffraction experiments and density functional theory calculations, we show that the basic nature of the ZnO surface leads to proton-transfer reactions at the ZnO/CH 3 NH 3 PbI 3 interface, which results in decomposition of the perovskite film. The decomposition process is accelerated by the presence of surface hydroxyl groups and/or residual acetate ligands; calcination of the ZnO layer results in a more thermally stable ZnO/CH 3 NH 3 PbI 3 interface, albeit at the cost of a small decrease in power 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations620
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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