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Enregistrement W3217204418 · doi:10.1002/adma.202107420

Mechanochemistry Advances High‐Performance Perovskite Solar Cells

2021· article· en· W3217204418 sur OpenAlexaff
Yuzhuo Zhang, Yanju Wang, Xiaoyu Yang, Lichen Zhao, Rui Su, Jiang Wu, Deying Luo, Shunde Li, Peng Chen, Maotao Yu, Qihuang Gong, Rui Zhu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFormamidiniumMaterials sciencePerovskite (structure)CrystallizationNucleationChemical engineeringEnergy conversion efficiencyHalideMechanochemistryPhotovoltaicsCrystal (programming language)NanotechnologyPhase (matter)Inorganic chemistryPhotovoltaic systemOrganic chemistryOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A prerequisite for commercializing perovskite photovoltaics is to develop a swift and eco‐friendly synthesis route, which guarantees the mass production of halide perovskites in the industry. Herein, a green‐solvent‐assisted mechanochemical strategy is developed for fast synthesizing a stoichiometric δ‐phase formamidinium lead iodide (δ‐FAPbI 3 ) powder, which serves as a high‐purity precursor for perovskite film deposition with low defects. The presynthesized δ‐FAPbI 3 precursor possesses high concentration of micrometer‐sized colloids, which are in favor of preferable crystallization by spontaneous nucleation. The resultant perovskite films own preferred crystal orientations of cubic (100) plane, which is beneficial for superior carrier transport compared to that of the films with isotropic crystal orientations using “mixture of PbI 2 and FAI” as precursors. As a result, high‐performance perovskite solar cells with a maximum power conversion efficiency of 24.2% are obtained. Moreover, the δ‐FAPbI 3 powder shows superior storage stability for more than 10 months in ambient environment (40 ± 10% relative humidity), being conducive to a facile and practical storage for further commercialization.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,993

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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations110
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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