Imaging Heterogeneously Distributed Photo‐Active Traps in Perovskite Single Crystals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organic–inorganic halide perovskites (OIHPs) have demonstrated outstanding energy conversion efficiency in solar cells and light‐emitting devices. In spite of intensive developments in both materials and devices, electronic traps and defects that significantly affect their device properties remain under‐investigated. Particularly, it remains challenging to identify and to resolve traps individually at the nanoscopic scale. Here, photo‐active traps (PATs) are mapped over OIHP nanocrystal morphology of different crystallinity by means of correlative optical differential super‐resolution localization microscopy (Δ‐SRLM) and electron microscopy. Stochastic and monolithic photoluminescence intermittency due to individual PATs is observed on monocrystalline and polycrystalline OIHP nanocrystals. Δ‐SRLM reveals a heterogeneous PAT distribution across nanocrystals and determines the PAT density to be 1.3 × 10 14 and 8 × 10 13 cm −3 for polycrystalline and for monocrystalline nanocrystals, respectively. The higher PAT density in polycrystalline nanocrystals is likely related to an increased defect density. Moreover, monocrystalline nanocrystals that are prepared in an oxygen‐ and moisture‐free environment show a similar PAT density as that prepared at ambient conditions, excluding oxygen or moisture as chief causes of PATs. Hence, it is concluded that the PATs come from inherent structural defects in the material, which suggests that the PAT density can be reduced by improving crystalline quality of the material.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».