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Enregistrement W2508093298 · doi:10.1021/acsenergylett.6b00314

Gradient-Doped Colloidal Quantum Dot Solids Enable Thermophotovoltaic Harvesting of Waste Heat

2016· article· en· W2508093298 sur OpenAlexaff
Amirreza Kiani, Hamidreza Fayaz Movahed, Sjoerd Hoogland, Oleksandr Voznyy, Remigiusz Wolowiec, Larissa Levina, F. Pelayo Garcı́a de Arquer, Patrick Pietsch, Xihua Wang, P. Maraghechi, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermophotovoltaicDopingQuantum dotWaste heatMaterials scienceColloidNanotechnologyOptoelectronicsEngineering physicsChemistryPhysicsThermodynamicsCommon emitterPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromagnetic radiation emitted from hot objects represents a sizable source of energy, one that in most applications is not harvested efficiently. Even for a blackbody at 800 °C, the radiation intensity peaks near 2.7 μm wavelength, and this requires a semiconductor absorber having a band gap in the short-wavelength infrared and beyond to enable thermophotovoltaic (TPV) heat recovery. Here we report the first solution-processed TPV device to harvest efficiently 800 °C heat. The active layer consists of colloidal quantum dots (CQDs), infrared-absorbing nanoparticles synthesized using a scalable solution-based method, having 0.75 eV band gap. We construct rectifying junction devices based on controllably p- and n-doped CQD solids that benefit from a gradient in electron affinity that extends over the devices’ thickness. The gradient-doped architecture relies on engineered charge carrier drift and overcomes the existing limitations of small band gap CQD solids. The devices provide 2.7% efficiency in the conversion of optical power from above-band gap photons from a blackbody source at 800 ± 20 °C into electrical power. The cells were thermally stable up to 140 °C, increasing the promise of CQD solids for TPV applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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