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Enregistrement W3025249264 · doi:10.1149/ma2020-01161065mtgabs

Inorganic and Organic Nano-Emitters for Luminescent Solar Concentrators

2020· article· en· W3025249264 sur OpenAlexaff
Daniele Benetti, Federico Rosei

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePhotovoltaic systemPhotoluminescenceQuantum dotAbsorption (acoustics)OptoelectronicsNanotechnologyLuminescenceSolar cellElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generating power directly from solar radiation represents a promising opportunity towards addressing the increasing demand for clean energy, also reducing environmental impact caused by excessive carbon emissions. Luminescent solar concentrators (LSCs) are being widely studied as fluorophore-containing waveguides to harvest solar energy in combination with photovoltaic (PV) technologies, due to their low cost and straightforward synthesis by wet chemical approaches. LSCs can play an important role in the emerging building-integrated photovoltaic (BIPV) industry as they provide a low cost alternative to transparent solar cell. 1-4 Typical LSCs consist of optical waveguides doped with highly emissive fluorophores which are required to exhibit high optical efficiency and long-term stability. Among various types of luminescent particles suitable for LSCs, inorganic quantum dots (QDs) are excellent candidates because they offer several advantages, including high good quantum yield (QY), size-tunable absorption/emission, better chemical-/photo-stability and cost-effectiveness compared to traditional organic dyes. 5 An efficient lumiphores for LSC should meet these requirements: (a) broad light absorption (b) high photoluminescence quantum yield (PLQY), (c) large Stokes shift (absence or low overlap between absorption and emission spectra), (d)compatibility with the host matrix material and (e) low cost. By exploiting the excellent properties of QDs, such as the size-tunable absorption and emission, herein we will introduce different strategies to achieve cost-effective large-area (100cm 2 ) LSC based on inorganic QDs. 3, 6, 7 Furthermore, in order to reduce the environmental impact of such devices, it will be explored the use of carbon dots (Cdots) as organic nano-emitters for LSC. Cdots are the latest addition to the carbon nanoallotropes family and they are exclusively composed of non-toxic elements, such as nitrogen, carbon and oxygen. They can be easily synthetized in large quantities by solvothermal method. Their main advantages, compared to conventional semiconducting quantum dots (QDs), is the non-toxicity, environmental friendliness, low-cost and simple preparation using abundant carbon based feedstock.In this work different type of Cdots with different surfaces functionalization and optical features are prepared. In particular their absorption and emission spectra are tuned in the Visibile/Near infra-red range.Carefully chosen Cdots are then employed as luminophores for metal-free large-area LSC. 8, 9 REFERENCES: 1. M. G. Debije and P. P. C. Verbunt, Advanced Energy Materials , 2012, 2 , 12-35. 2. F. Meinardi, A. Colombo, K. A. Velizhanin, R. Simonutti, M. Lorenzon, L. Beverina, R. Viswanatha, V. I. Klimov and S. Brovelli, Nature Photonics , 2014, 8 , 392-399. 3. Zhou, Y., Benetti, D., Fan, Z., Zhao, H., Ma, D., Govorov, A.O., Vomiero, A. and Rosei, F, Advanced Energy Materials , 2016, 6 , 1501913. 4. M. J. Currie, J. K. Mapel, T. D. Heidel, S. Goffri and M. A. Baldo, Science , 2008, 321 , 226-228. 5. F. Meinardi, H. McDaniel, F. Carulli, A. Colombo, K. A. Velizhanin, N. S. Makarov, R. Simonutti, V. I. Klimov and S. Brovelli, Nature nanotechnology , 2015, 10 , 878. 6. H. Zhao, Y. Zhou, D. Benetti, D. Ma and F. Rosei, Nano Energy , 2017, 37 , 214-223. 7. H. Zhao, D. Benetti, L. Jin, Y. Zhou, F. Rosei and A. Vomiero, Small , 2016, 12 , 5354-5365. 8. H. Zhao, D. Benetti, X. Tong, H. Zhang, Y. Zhou, G. Liu, D. Ma, S. Sun, Z. M. Wang and Y. Wang, Nano energy , 2018, 50 , 756-765. 9. Y. Zhou, D. Benetti, X. Tong, L. Jin, Z. M. Wang, D. Ma, H. Zhao and F. Rosei, Nano Energy , 2018, 44 , 378-387.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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