3D Nanoscale Morphology Characterization of Ternary Organic Solar Cells
Notice bibliographique
Résumé
It is highly desired to develop advanced characterization techniques to explore the 3D nanoscale morphology of the complicated blend film of ternary organic solar cells (OSCs). Here, ternary OSCs are constructed by incorporating the nonfullerene acceptor perylenediimide (PDI)-diketopyrrolopyrrole (DPP)-PDI and their morphology is characterized in depth to understand the performance variation. In particular, photoinduced force microscopy (PiFM) coupled with infrared laser spectroscopy is conducted to qualitatively study the distribution of donor and acceptors in the blend film by chemical identification and to quantitatively probe the segmentation of domains and the domain size distribution after PDI-DPP-PDI acceptor incorporation by PiFM imaging and data processing. In addition, the energy-filtered transmission electron microscopy with energy loss spectra is utilized to visualize the nanoscale morphology of ultrathin cross-sections in the configuration of the real ternary device for the first time in the field of photovoltaics. These measurements allow to "view" the surface and cross-sectional morphology and provide strong evidence that the PDI-DPP-PDI acceptor can suppress the aggregation of the fullerene molecules and generate the homogenous morphology with a higher-level of the molecularly mixed phase, which can prevent the charge recombination and stabilize the morphology of photoactive layer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».