MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307501598 · doi:10.1002/adma.202208178

Refining Perovskite Heterojunctions for Effective Light‐Emitting Solar Cells

2022· article· en· W4307501598 sur OpenAlexafffund
Peng Chen, Juntao Hu, Maotao Yu, Peicheng Li, Rui Su, Zaiwei Wang, Lichen Zhao, Shunde Li, Yingguo Yang, Yuzhuo Zhang, Qiuyang Li, Deying Luo, Qihuang Gong, Edward H. Sargent, Rui Zhu, Zheng‐Hong Lu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésPerovskite (structure)Materials scienceHeterojunctionLight-emitting diodeElectroluminescenceOptoelectronicsSemiconductorDiodeHalideHybrid solar cellQuantum efficiencyPhotovoltaic systemSolar cellPolymer solar cellNanotechnologyInorganic chemistryCrystallographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solar cells capable of light‐harvesting during daytime and light‐emission at night are multifunctional semiconductor devices with many potential applications. Here, it is reported that halide perovskite heterojunction interfaces can be refined to yield stable and efficient solar cells. The cell can also operate effectively as an ultralow‐voltage light‐emitting diode (LED) with a peak external quantum efficiency of electroluminescence (EQEEL) of 3.3%. Spectroscopic and microscopic studies reveal that double‐heterojunction refinement with wide‐bandgap salts is key to densifying the packing of perovskite grains and enlarging the bandgaps of the perovskite surfaces that are in contact with charge‐transport semiconductors. The refined perovskite enables a simple device with dual actions of solar cells and LEDs. This type of all‐in‐one device has the potential to be used in multifunctional harvesting–storage–utilization (HSU) systems.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced MaterialsMême sujetPerovskite Materials and ApplicationsTravaux en français237 207