MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4233569701 · doi:10.5383/ijtee.11.01.010

Fe-Cu Compounds in Dye-Sensitized Solar Cells: Influence of Magnetic Field on Mesoporous Structure

2016· article· en· W4233569701 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Hai Alami, Di Zhang, Camilia Aokal, Jehad Abed, Ideisan I. Abu-Abdoun, Hussain Alawadhi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoporous materialDye-sensitized solar cellMaterials sciencePhotocurrentSolar cellBand gapElectrodeChemical engineeringLayer (electronics)SemiconductorOptoelectronicsNanotechnologyChemistryCatalysisElectrolytePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the effect of applying a static and dynamic magnetic field in the process of depositing the Fe-Cu compound on the working electrode of a dye-sensitized solar cell (DSSC). Depositing this compound on glass is especially hard due to the unfavorable layer inconsistencies that accompany the utilization of the doctor blade technique and the dissociation of the compound at a temperature of 700˚C, which prevents its ability to be evaporated or sintered beyond that temperature. The Fe-Cu compound is appreciably cheaper, relatively simple to produce and is more absorptive (>81%) in the Vis-NIR than the standard TiO2 mesoporous material normally used for DSSCs. The high diffusion of the Fe into the Cu lattice allows the compound to behave as a semiconductor and is found to have a bandgap of 1.8V. The sensitizer used in the production of a test cell consisted of a Schiff base dye with a compatible bandgap of 1.68 eV and resulted in more generated photocurrent than its TiO2 counterpart, which is a promising result for an alternative mesoporous layer in solar cells.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Thermal and Environmental EngineeringMême sujetTiO2 Photocatalysis and Solar CellsTravaux en français237 207