Discovery of temperature-induced stability reversal in perovskites using high-throughput robotic learning
Notice bibliographique
Résumé
Stability of perovskite-based photovoltaics remains a topic requiring further attention. Cation engineering influences perovskite stability, with the present-day understanding of the impact of cations based on accelerated ageing tests at higher-than-operating temperatures (e.g. 140°C). By coupling high-throughput experimentation with machine learning, we discover a weak correlation between high/low-temperature stability with a stability-reversal behavior. At high ageing temperatures, increasing organic cation (e.g. methylammonium) or decreasing inorganic cation (e.g. cesium) in multi-cation perovskites has detrimental impact on photo/thermal-stability; but below 100°C, the impact is reversed. The underlying mechanism is revealed by calculating the kinetic activation energy in perovskite decomposition. We further identify that incorporating at least 10 mol.% MA and up to 5 mol.% Cs/Rb to maximize the device stability at device-operating temperature (<100°C). We close by demonstrating the methylammonium-containing perovskite solar cells showing negligible efficiency loss compared to its initial efficiency after 1800 hours of working under illumination at 30°C.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».