Tuning Solute‐Redistribution Dynamics for Scalable Fabrication of Colloidal Quantum‐Dot Optoelectronics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solution‐processed colloidal quantum dots (CQDs) are attractive materials for the realization of low‐cost and efficient optoelectronic devices. Although impressive CQD‐solar‐cell performance has been achieved, the fabrication of CQD films is still limited to laboratory‐scale small areas because of the complicated deposition of CQD inks. Large‐area, uniform deposition of lead sulfide (PbS) CQD inks is successfully realized for photovoltaic device applications by engineering the solute redistribution of CQD droplets. It is shown experimentally and theoretically that the solute‐redistribution dynamics of CQD droplets are highly dependent on the movement of the contact line and on the evaporation kinetics of the solvent. By lowering the friction constant of the contact line and increasing the evaporation rate of the droplets, a uniform deposition of CQD ink in length and width over large areas is realized. By utilizing a spray‐coating process, large‐area (up to 100 cm2) CQD films are fabricated with 3–7% thickness variation on various substrates including glass, indium tin oxide glass, and polyethylene terephthalate. Furthermore, scalable fabrication of CQD solar cells is demonstrated with 100 cm2 CQD films which exhibits a notably high efficiency of 8.10%.
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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) | 0,001 | 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 ».