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Enregistrement W3165279610 · doi:10.1002/ente.202100176

Improving Photovoltaic Performance of Pb‐Less Halide Perovskite Solar Cells by Incorporating Bulky Phenylethylammonium Cations

2021· article· en· W3165279610 sur OpenAlexafffund
Deepak Thrithamarassery Gangadharan, Pandeng Li, Qingzhe Zhang, Fan Yang, Ricardo Izquierdo, Baoquan Sun, Dongling Ma

Notice bibliographique

RevueEnergy Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHalidePerovskite (structure)PhotoluminescenceTinMaterials scienceX-ray photoelectron spectroscopyPhotovoltaic systemRecombinationLimitingInorganic chemistryChemical engineeringCrystallographyChemistryOptoelectronicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alloyed tin–lead (Sn–Pb) perovskite solar cells (PSCs) exhibit a broader photoresponse up to 1050 nm; however, their efficiency is inferior to that of Pb analogs. Trap‐assisted recombination associated with Sn vacancies formed through Sn2+ oxidation is a major detrimental factor, limiting their efficiency. By incorporating bulkier phenylethylammonium (PEA) cations into Sn–Pb alloyed perovskites, the nonradiative recombination by lowering the number of defects associated with Sn vacancies is reduced. Herein, the effects of PEA cations in different Sn–Pb halide perovskite compositions with a series of characterizations, such as photoluminescence, X‐ray photoelectron spectroscopy, and surface potential measurements, are investigated. As a result of the reduction of traps in PEA‐containing perovskites, a significant improvement of 40% and 15% in photovoltaic performance is observed for Sn‐rich and Pb‐rich Sn–Pb halide perovskites, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,164 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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