MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914872634 · doi:10.3390/cryst9020083

A Water-Stable Organic-Inorganic Hybrid Perovskite for Solar Cells by Inorganic Passivation

2019· article· en· W2914872634 sur OpenAlexaff
Edward Guangqing Tai, Ryan Taoran Wang, Jason Yuanzhe Chen, Gu Xu

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassivationPerovskite (structure)Materials scienceBand gapEnergy conversion efficiencyPhotoluminescenceLayer (electronics)Degradation (telecommunications)Chemical engineeringHalideOptoelectronicsNanotechnologyInorganic chemistryChemistryElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic-inorganic hybrid halide perovskite solar cells (PSCs) have been a trending topic in recent years. Significant progress has been made to increase their power conversion efficiency (PCE) to more than 20%. However, the poor stability of PSCs in both working and non-working conditions results in rapid degradation through multiple environmental erosions such as water, heat, and UV light. Attempts have been made to resolve the rapid-degradation problems, including formula changes, transport layer improvements, and encapsulations, but none of these have effectively resolved the dilemma. This paper reports our findings on adding inorganic films as surface-passivation layers on top of the hybrid perovskite materials, which not only enhance stability by eliminating weak sites but also prevent water penetration by using a water-stable layer. The surface-passivated hybrid perovskite layer indicates a slight increase of bandgap energy (Eg = 1.76 eV), compared to the original methylammonium lead iodide (MAPbI3, Eg = 1.61 eV) layer, allowing for more stable perovskite layer with a small sacrifice in the photoluminescence property, which represents a lower charge diffusion rate and higher bandgap energy. Our finding offers an alternative approach to resolving the low stability issue for PSC fabrication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrystalsMême sujetPerovskite Materials and ApplicationsTravaux en français237 207