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Enregistrement W2947581699 · doi:10.1021/acssuschemeng.8b06501

Nanocellulose and Nanochitin Cryogels Improve the Efficiency of Dye Solar Cells

2019· article· en· W2947581699 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaKoneen SäätiöBanting Research Foundation
Mots-clésNanocelluloseElectrolyteMaterials scienceNanofiberDye-sensitized solar cellBacterial celluloseCelluloseChemical engineeringDielectric spectroscopyMembraneDegradation (telecommunications)NanotechnologyElectrochemistryChemistryElectrodeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biobased cryogel membranes were applied as electrolyte holders in dye solar cells (DSC) while facilitating carrier transport during operation. They also improved device performance and stability. For this purpose, cellulose nanofibers (CNF), TEMPO-oxidized CNF (TOCNF), bacterial cellulose (BC), and chitin nanofibers (ChNF) were investigated. The proposed materials and protocols for incorporating the electrolyte, via simple casting, avoided the typical problems associated with injection of the electrolyte through filling holes, a major difficulty especially in manufacturing large area cells. Owing to the fact that cryogel membranes did not require any orifice for injection, they were effective in minimizing leakage and in retaining liquid electrolyte. The results indicated the reduction of performance losses compared to conventional electrolyte filling, likely due to the better spatial distribution of electrolyte. DSCs based on BC cryogels had an initially higher performance and similar stability compared to those of the reference cells. When compared to reference cells, CNF and ChNF cryogels produced higher initial performance, but they underwent a faster degradation. The difference in stability was attributed to the effect of residual components, including lignin in CNF and proteins in ChNF, as demonstrated in bleaching experiments. TOCNF indicated a relatively poor performance, most likely because of residual aldehydes. Overall, we offer a comprehensive evaluation based on current-voltage (IV) profiles under simulated sunlight, incident photon-to-charge carrier efficiency (IPCE), electrochemical impedance spectroscopy (EIS), and color image processing, together with accelerated DSC stability tests, to unveil the effects of new membrane-based assembly. Our results give guidelines for future developments related in particular to the effects of the tested biomaterials on device stability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,153 · 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