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Enregistrement W4234941482 · doi:10.26434/chemrxiv-2021-30ggh-v2

Water-Accelerated Photo-oxidation of CH3NH3PbI3 Perovskite: Mechanism, rate orders, and rate constants

2021· preprint· en· W4234941482 sur OpenAlexaff
Timothy D. Siegler, Wiley A. Dunlap-Shohl, Yuhuan Meng, Wylie Kau, Preetham Sunkari, Chang-En Tsai, Zachary Armstrong, Yu‐Chia Chen, David Beck, Marina Meilă, Hugh W. Hillhouse

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensBlueDot (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of Energy EfficiencySolar Energy Technologies OfficeU.S. Department of EnergyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyClean Energy InstituteUniversity of Washington
Mots-clésOxygenChemistryActivation energyIodideHalideReaction rate constantWater vaporKineticsAbsorbancePhotochemistryMoistureDegradation (telecommunications)Perovskite (structure)HumidityReaction rateAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryPhysical chemistryCatalysisEnvironmental chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the chemical reactions that hybrid organic-inorganic halide perovskite (HP) semiconductors undergo in the presence of moisture, oxygen, and light are essential to the commercial development of HP solar cells and optoelectronics. Here we use optical absorbance to study the kinetics of methylammonium lead iodide (MAPbI3) degradation in response to combinations of moisture, oxygen, and illumination over a range of temperatures. We identify two primary reaction pathways that dominate MAPbI3 material degradation in these mixed environmental conditions: (1) dry photooxidation (DPO) due to the combined role of oxygen and photoexcited electrons (with a rate of 2 x 10-9 mol/m2∙s in dry air at 25 C and an effective activation energy of 0.62 eV), and (2) a water-accelerated photooxidation (WPO) process due to the combined role of water, oxygen, and photoexcited electrons (with a rate of 1 x 10-7 mol/m2s in 50% RH air at 25 C and observed effective activation energy of 0.07 eV). Commonly reported humidity-only, blue light, and thermal degradation pathways are demonstrated to have rates that are respectively 100, 1000, and >1000 times slower than predominant photooxidation processes in ambient conditions. Extracting kinetic rate constants from the dynamics of the initial degradation, we calculate that in dry air, photooxidation rate of MAPbI3 follows a f(x)∝x/(1+Kx) relationship with respect to oxygen in the vapor phase (PO2) and excess concentration of photoexcited electrons (n). In humid air, photooxidation of MAPbI3 exhibits first order kinetics with respect to the partial pressure of water in the vapor phase (PH2O). However, with respect to PO2 and n, kinetics follow a f(x)∝x/(1+kx)^2 relationship with respect to rate. We then identify a plausible reaction mechanism for degradation of MAPbI3 material that is consistent with these rate functionalities. The rate determining step for both DPO and WPO is proton abstraction by photogenerated superoxide radicals. However, proton donation by adsorbed water proceeds much more rapidly than donation by methylammonium, resulting in faster degradation rates for WPO at typical ambient conditions (~50% RH). Rate laws derived from this mechanism were fit to the entire dataset to extract rate constants for DPO and WPO processes. Accurate predictions of material degradation rates, with narrow confidence intervals of fit parameters as identified by the Bootstrap algorithm, provide the first experimental estimates of the equilibrium constants of oxygen adsorption on MAPbI3 (Keq ≈ 3 x 10-3 kPa-1) and superoxide generation from adsorbed oxygen and photoexcited electrons in MAPbI3 (Keq ≈ 5 x 10-15 (photons/m2∙s)-0.7). Given that water has been reported as a degradation product of DPO, the results reported here highlight the need for the development of encapsulation schemes that rigorously block oxygen, as over longer time periods, product water (if generated) may accumulate inside the packaging and initiate the much faster WPO process.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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