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Enregistrement W2545653655 · doi:10.1021/acsphotonics.7b00282

Four-Wave Mixing in Perovskite Photovoltaic Materials Reveals Long Dephasing Times and Weaker Many-Body Interactions than GaAs

2017· article· en· W2545653655 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueACS Photonics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDephasingPerovskite (structure)ExcitonSemiconductorMultiple exciton generationCoulombPhononMixing (physics)Solar cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perovksite semiconductors have shown promise for low-cost solar cells, lasers and photodetectors, yet their fundamental photophysical properties are not well understood. Recent observations of a low exciton binding energy and evidence of hot phonon effects in the room temperature phase suggest that perovskites are much closer to inorganic semiconductors than the absorber layers in traditional organic photovoltaics, signaling the need for experiments that shed light on the placement of perovskite materials within the spectrum of semiconductors used in optoelectronics and photovoltaics. Here we use four-wave mixing (FWM) to contrast the coherent optical response of CH 3 NH 3 PbI 3 thin films and crystalline GaAs. At carrier densities relevant for solar cell operation, our results show that carriers interact surprisingly weakly via the Coulomb interaction in perovskite, much weaker than in inorganic semiconductors. These weak many-body effects lead to a dephasing time in CH 3 NH 3 PbI 3 ∼ 3× longer than in GaAs. Our results also show that the strong enhancement of the exciton FWM signal tied to excitation-induced dephasing in GaAs and other III–V semiconductors does not occur in perovskite due to weak exciton–carrier interactions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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