Dimensionality engineering of metal halide perovskites
Notice bibliographique
Résumé
Metal halide perovskites are a class of materials that are ideal for photodetectors and solar cells due to their excellent optoelectronic properties. Their low-cost and low temperature synthesis have made them attractive for extensive research aimed at revolutionizing the semiconductor industry. The rich chemistry of metal halide perovskites allows compositional engineering resulting in facile tuning of the desired optoelectronic properties. Moreover, using different experimental synthesis and deposition techniques such as solution processing, chemical vapor deposition and hot-injection methods, the dimensionality of the perovskites can be altered from 3D to 0D, each structure opening a new realm of applications due to their unique properties. Dimensionality engineering includes both morphological engineering-reducing the thickness of 3D perovskite into atomically thin films-and molecular engineering-incorporating long-chain organic cations into the perovskite mixture and changing the composition at the molecular level. The optoelectronic properties of the perovskite structure including its band gap, binding energy and carrier mobility depend on both its composition and dimensionality. The plethora of different photodetectors and solar cells that have been made with different compositions and dimensions of perovskite will be reviewed here. We will conclude our review by discussing the kinetics and dynamics of different dimensionalities, their inherent stability and toxicity issues, and how reaching similar performance to 3D in lower dimensionalities and their large-scale deployment can be achieved.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».