Perovskite Quantum Dot Solar Cells: An Overview of the Current Advances and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Perovskite quantum dots (PQDs) have revolutionized the field of perovskite solar cells in recent years. Using PQDs improves the operational stability of these devices, which is one of their main drawbacks for applications. This factor has motivated an intense search for new advances, from a fundamental aspect to improved performance in devices. Therefore, the developments obtained for PQD solar cells are discussed, presenting the challenges already overcome and the upcoming tendencies for research. Thus, the fundamental aspects of halide perovskite structures are first introduced. The advantages of their preparation as quantum dots are presented as well. The advances for post‐treatments (purification, passivation, and ligand exchange) are then discussed. Next, an in‐depth discussion of the PQD solar cell architectures is made, highlighting both the obsolete configurations and upcoming tendencies. A more specific view of the PQD compositions is then made, including lead‐free compositions and strategies for ionic substitution. Links of the photovoltaic performance are constructed with the devices’ architecture, post‐treatments, and perovskite composition, providing a wide‐ranging overview of these parameters for the devices’ efficiencies. Finally, the authors’ point of view about the future of PQD solar cell technology is presented, showing the main drawbacks, advantages, and opportunities for research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».