Preferentially oriented TiO <sub>2</sub> nanotube arrays on non-native substrates and their improved performance as electron transporting layer in halide perovskite solar cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anodically formed TiO 2 nanotube arrays (TNTAs) constitute an optoelectronic platform that is being studied for use as a photoanode in photoelectrocatalytic cells, as an electron transport layer (ETL) in solar cells and photodetectors, and as an active layer for chemiresistive and microwave sensors. For optimal transport of charge carriers in these one-dimensional polycrystalline ordered structures, it is desirable to introduce a preferential texture with the grains constituting the nanotube walls aligned along the transport direction. Through x-ray diffraction analysis, we demonstrate that choosing the right water content in the anodization electrolyte and the use of a post-anodization zinc ion treatment can introduce a preferential texture in sub-micron length transparent TNTAs formed on non-native substrates. The incorporation of 1.5 atom% of Zn in TiO 2 nanotubes prior to annealing, was found to consistently result in the strongest preferential orientation along the [001] direction. [001] oriented TNTAs exhibited a responsivity of 523 A W −1 at a bias of 2 V for 365 nm photons, which is among the highest reported performance values for ultraviolet photodetection using titania nanotubes. Furthermore, the textured nanotubes without a Zn 2+ treatment showed a significantly enhanced performance in halide perovskite solar cells that used TNTAs as the ETL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».