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Enregistrement W2780620403 · doi:10.1021/acs.accounts.7b00467

Structure/Property Relations in “Giant” Semiconductor Nanocrystals: Opportunities in Photonics and Electronics

2017· article· en· W2780620403 sur OpenAlexafffund
Fabiola Navarro‐Pardo, Haiguang Zhao, Zhiming Wang, Federico Rosei

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Electronic Science and Technology of ChinaGovernment of CanadaUnited Nations Educational, Scientific and Cultural Organization
Mots-clésPhotoluminescenceQuantum dotMaterials scienceAbsorption (acoustics)OptoelectronicsSemiconductorPassivationBand gapNanocrystalPhotonicsQuantum yieldNanometreNanotechnologyAbsorption edgeOpticsFluorescenceLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ConspectusSemiconductor nanocrystals exhibit size-tunable absorption and emission ranging from the ultraviolet (UV) to the near-infrared (NIR) spectral range, high absorption coefficient, and high photoluminescence quantum yield. Effective surface passivation of these so-called quantum dots (QDs) may be achieved by growing a shell of another semiconductor material. The resulting core/shell QDs can be considered as a model system to study and optimize structure/property relations. A special case consists in growing thick shells (1.5 up to few tens of nanometers) to produce “giant” QDs (g-QDs). Tailoring the chemical composition and structure of CdSe/CdS and PbS/CdS g-QDs is a promising approach to widen the spectral separation of absorption and emission spectra (i.e., the Stokes shift), improve the isolation of photogenerated carriers from surface defects and enhance charge carrier lifetime and mobility. However, most stable systems are limited by a thick CdS shell, which strongly absorbs radiation below 500 nm, covering the UV and part of the visible range. Modification of the interfacial region between the core and shell of g-QDs or tuning their doping with narrow band gap semiconductors are effective approaches to circumvent this challenge. In addition, the synthesis of g-QDs composed of environmentally friendly elements (e.g., CuInSe2/CuInS2) represents an alternative to extend their absorption into the NIR range. Additionally, the band gap and band alignment of g-QDs can be engineered by proper selection of the constituents according to their band edge positions and by tuning their stoichiometry during wet chemical synthesis. In most cases, the quasi-type II localization regime of electrons and holes is achieved. In this type of g-QDs, electrons can leak into the shell region, while the holes remain confined within the core region. This electron–hole spatial distribution is advantageous for optoelectronic devices, resulting in efficient electron–hole separation while maintaining good stability.This Account provides an overview of emerging engineering strategies that can be adopted to optimize structure/property relations in colloidal g-QDs for efficient photon management or charge separation/transfer. In particular, we focus on our recent contributions to this rapidly expanding field of research. We summarize the design and synthesis of a variety of colloidal g-QDs with the aim of tuning the optical properties, such as absorption/emission in a wide region of the solar spectrum, which allows enlargement of their Stokes shift. We also describe the band alignment within these systems, charge carrier dynamics, and charge transfer from g-QDs into semiconducting oxides. We show how these tailored g-QDs may be used as active components in luminescent solar concentrators, photoelectrochemical cells for hydrogen generation, QD-sensitized solar cells and optical nanothermometers. In each case, we aim at providing insights on structure/property relationships and on how to optimize them toward improving device performance. Finally, we describe perspectives for future work, sketching new directions and opportunities in this field of research at the intersection between chemistry, physics, materials science and engineering.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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