Carbon-Based Quantum Dots for Photovoltaic Devices: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Interest in carbon quantum dots (CQDs) has recently boomed due to their potential to enhance the performance of various solar technologies as nontoxic, naturally abundant, and cleanly produced nanomaterials. CQDs and their other variations, such as nitrogen-doped carbon quantum dots (NCQDs) and graphene quantum dots (GQDs), have improved the performance of luminescent solar concentrators (LSCs) and photovoltaic (PV) cells due to their excellent optical properties. As fluorophores in LSCs, CQDs are mostly transparent to visible light and have absorption/re-emission spectra that can be easily controlled. The outstanding optical properties of CQDs make them promising materials to replace expensive, heavy-metal-based fluorophores. Various CQDs have also been used as or doped into the photoanode, counter electrode, hole transport layer (HTL), and electron transport layer (ETL) of dye-sensitized solar cells (DSSCs), organic solar cells (OSC), perovskite solar cells (PSCs), and other PV cell configurations. The addition of CQDs into the various solar cell components has reduced electron recombination, increased charge density, and boosted electron mobility, improving the performance of the PV cells. Enhancing the power conversion efficiency (PCE) of photovoltaic devices is essential in propagating green energy technology. Thus, CQDs offer an affordable, safe, and environmentally friendly method to advance photovoltaic performance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».