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Enregistrement W2730311289 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b04684

Mobile-Ion-Induced Degradation of Organic Hole-Selective Layers in Perovskite Solar Cells

2017· article· en· W2730311289 sur OpenAlexafffund
Yicheng Zhao, Wenke Zhou, Hairen Tan, Rui Fu, Qi Li, Fang Lin, Dapeng Yu, Grant Walters, Edward H. Sargent, Qing Zhao

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials sciencePerovskite (structure)HalideIonLayer (electronics)Degradation (telecommunications)Perovskite solar cellSolar cellNanotechnologyOptoelectronicsSemiconductorChemical engineeringInorganic chemistryChemistryOrganic chemistryTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organometal halide perovskites are mixed electronic–ionic semiconductors. It is imperative to develop a deeper understanding of how ion-migration behavior in perovskites impacts the long-term operational stability of solar cells. In this work, we found that ion penetration from the perovskite layer into the adjacent organic hole-selective layer is a crucial cause of performance degradation in perovskite solar cells. The monovalent cation, namely, methylammonium (MA + ), is the main ion species that penetrates into the organic hole-selective layer of Spiro-MeOTAD because of the built-in electric field during operation. The incorporation of MA + induces deep-level defects in the Spiro-MeOTAD layer and thereby deteriorates the hole-transporting ability of Spiro-MeOTAD, degrading solar cell performance. Our work points to two ways to improve the stability of perovskite solar cells: one is to insert a compact ion-blocking layer between Spiro-MeOTAD and perovskite, and the other is to find a hole-selective layer that is insensitive to extraneous ions (MA + ).

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,262

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations140
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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