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Enregistrement W2589310075 · doi:10.14447/jnmes.v18i4.350

Effect of Growth Solution Concentration on the Performance of Boron Doped ZnO Dye-sensitized Solar Cell (DSSC)

2015· article· en· W2589310075 sur OpenAlexvenueno aff
M. Y. A. Rahman, Akrajas Ali Umar, Liszulfah Roza, Siti Azrah Mohamad Samsuri, Muhamad Mat Salleh, I. Iwantono, Tugirin Tugirin

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDye-sensitized solar cellWurtzite crystal structureSolar cellMaterials scienceZinc nitrateBoronChemical engineeringHexamethylenetetramineZincPhotoluminescenceAbsorption (acoustics)DopingBand gapHydrothermal circulationInorganic chemistryNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryOptoelectronicsMetallurgyComposite materialOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthesis parameter plays important role in modifying physical property of metal oxide films which serve as photoanode in dye-sensitized solar cell (DSSC). This paper reports the synthesis of boron doped ZnO nanostructures via seed mediated growth hydrothermal technique and their application as photanode in DSSC. The growth process was carried out at various solution concentrations, 0.1, 0.2, 0.3 and 0.4 M. The solution contains 1 % wt. dimethyl borate as boron source, hexamethylenetetramine (HMT) surfactant and zinc nitrate (Zn(NO3)2). The samples are crystalline with wurtzite phase. The morphological shape of the samples changes with the growth solution concentration. The optical absorption increases as the concentration increases. However, the band gap does not significantly change with the concentration. The DSSC utilizing the ZnO sample prepared at 0.1 M solution performs the best photovoltaic parameters with the JSC of 0.969 mA cm-2, FF of 0.48 and η of 0.222%, respectively since it shows the highest absorption and lowest photoluminescence in visible region.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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