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Enregistrement W3117780017 · doi:10.1002/smll.202005608

Simultaneously Passivating Cation and Anion Defects in Metal Halide Perovskite Solar Cells Using a Zwitterionic Amino Acid Additive

2020· article· en· W3117780017 sur OpenAlexfundno aff
Ju‐Hyeon Kim, Yong Ryun Kim, Byoungwook Park, Soonil Hong, In‐Wook Hwang, Jehan Kim, Sooncheol Kwon, Geunjin Kim, Heejoo Kim, Kwanghee Lee

Notice bibliographique

RevueSmall · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGwangju Institute of Science and TechnologyGlobal Risk Institute in Financial Services
Mots-clésHalidePerovskite (structure)MetalInorganic chemistryIonMaterials sciencePassivationMetal ions in aqueous solutionChemistryNanotechnologyOrganic chemistryMetallurgyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ionic defects (e.g., organic cations and halide anions), preferably residing along grain boundaries (GBs) and on perovskite film surfaces, are known to be a major source of the notorious environmental instability of perovskite solar cells (PeSCs). Although passivating ionic defects is desirable, previous approaches using Lewis base or acid molecules as additives suppress only the negatively or positively charged defects, thus leaving oppositely charged defects. In this work, both the cationic and anionic defects inside methyl ammonium lead tri‐iodide (MAPbI 3 ) are simultaneously passivated by introducing a zwitterionic form of the amino acid, L‐alanine, into the precursor solution as an additive. L‐alanine has both positive (NH 3 + ) and negative (COO − ) functional groups at a specific solvent pH, thereby passivating both the cation and anion defects in MAPbI 3 . The addition of L‐alanine increases the grain size of the perovskite crystals and lengthens the charge carrier lifetime (τ > 1 µs), leading to improved power conversion efficiencies (PCEs) of 20.3% (from 18.3% without an additive) for small‐area (4.64 mm 2 ) devices and 15.6% (from 13.5%) for large‐area submodules (9.06 cm 2 ). More importantly, the authors’ approach also significantly enhances the shelf storage and photoirradiation stabilities of PeSCs.

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 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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,617

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations87
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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