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Enregistrement W4319740046 · doi:10.1063/5.0130727

Accelerating ultrafast processes in hydrogen-bonded complexes under pressure

2023· article· en· W4319740046 sur OpenAlexaff
Qi Li, Lixia Zhu, Yu Wan, Yongfeng Wan, Jianbo Gao, Hang Yin, Ying Shi

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIntermolecular forceUltrafast laser spectroscopyEnergy conversion efficiencyUltrashort pulseHydrogenMethanolFemtosecondMaterials scienceChemical physicsSpectroscopyPhotochemistryChemistryOptoelectronicsOrganic chemistryOpticsMoleculeLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acceleration of ultrafast processes is vital in hydrogen-bonded coumarin–methanol complexes for improving the photoelectric conversion efficiency of dye-sensitized solar cells (DSSCs). The traditional methods expedite ultrafast processes individually related to electron injection in DSSCs, namely, internal conversion (IC) or intermolecular charge transfer (inter-CT), by adjusting molecular topologies. We introduce pressure as an external drive to realize the acceleration of both processes simultaneously without changing the configuration. In the definite hydrogen-bonded complexes, the acceleration of IC and inter-CT processes is visualized by in situ high-pressure femtosecond transient absorption spectroscopy. In liquid-phase methanol, the IC and inter-CT processes are actuated effectively from 150.20 to 59.21 fs and 93.95 to 29.05 ps, respectively. The quickening of both processes is attributed to the enhancement of intermolecular hydrogen bonds under pressure. After the pressure-induced methanol phase transition, the rates of IC and inter-CT processes at 3.67 GPa are increased by 36.42% and 80.55% compared to at 1.00 atm. Our study results open an enlightening avenue for boosting the photoelectric conversion efficiency of DSSCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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