Optimizing Dye Adsorption in Graphene–TiO<sub>2</sub>Photoanodes for the Enhancement of Photoconversion Efficiency of DSSC Devices
Notice bibliographique
Résumé
We report on the effect of graphene (G) incorporation in TiO2photoanodes (PAs) for improving their dye adsorption capacity, which in turn impacts the overall photoconversion efficiency of dye-sensitized solar cells (DSSCs). By varying the graphene content of TiO2PAs (over the 0.05–1 wt.% range), the power conversion efficiency (PCE) of the DSSCs was found to increase significantly from 3.0% for standard TiO2to a maximum value of 8.2% for PAs containing 0.1 wt. % of graphene. This corresponds to a PCE improvement of ∼173% in comparison with standard DSSCs made with TiO2alone (without graphene). On the other hand, by performing thermogravimetric analyses to quantify the dye adsorption capacity of the TiO2–G PAs, we were able to establish, for the first time, a direct correlation between the PCE of the DSSCs and the dye uptake of their G–TiO2-based PAs. Our results demonstrate that by coupling the optimal PA (with the optimal graphene content of 0.1 wt.% and optimal sensitization with a solution of 4 mM of N719) with Co–Ni nanoparticles decorated multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) based counter electrodes, we were able to achieve DSSCs exhibiting a PCE as high as 9.8%. This performance is quite impressive particularly considering that no platinum was used in the counter electrode.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».