Synthetic Control over Quantum Well Width Distribution and Carrier Migration in Low-Dimensional Perovskite Photovoltaics
Notice bibliographique
Résumé
Metal halide perovskites have achieved photovoltaic efficiencies exceeding 22%, but their widespread use is hindered by their instability in the presence of water and oxygen. To bolster stability, researchers have developed low-dimensional perovskites wherein bulky organic ligands terminate the perovskite lattice, forming quantum wells (QWs) that are protected by the organic layers. In thin films, the width of these QWs exhibits a distribution that results in a spread of bandgaps in the material arising due to varying degrees of quantum confinement across the population. Means to achieve refined control over this QW width distribution, and to examine and understand its influence on photovoltaic performance, are therefore of intense interest. Here we show that moving to the ligand allylammonium enables a narrower distribution of QW widths, creating a flattened energy landscape that leads to ×1.4 and ×1.9 longer diffusion lengths for electrons and holes, respectively. We attribute this to reduced ultrafast shallow hole trapping that originates from the most strongly confined QWs. We observe an increased PCE of 14.4% for allylammonium-based perovskite QW photovoltaics, compared to 11-12% PCEs obtained for analogous devices using phenethylammonium and butylammonium ligands. We then optimize the devices using mixed-cation strategies, achieving 16.5% PCE for allylammonium devices. The devices retain 90% of their initial PCEs after >650 h when stored under ambient atmospheric conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».