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Enregistrement W4366376916 · doi:10.1109/ecce57851.2023.10101601

Effects of Multifunctional Interlayers on the Performance of Perovskite Solar Cells

2023· article· en· W4366376916 sur OpenAlexaff
Md. Seium Mahtab Dipto, Md Jahirul Islam, Md Rejvi Kaysir, Javid Atai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerovskite (structure)Photovoltaic systemMaterials scienceComputer sciencePhysicsChemistryElectrical engineeringOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of perovskite solar cell (PSC) is one of the major advances in photovoltaic technology in recent years due to its lower cost, simple fabrication process, lightweight, sustainability, and being environmentally friendly. However, the power conversion efficiency (PCE) of the conventional PSC is still lower for commercialization. The efficiency of PSC has increased from 5% to 25% within the past few years, where introducing interlayer shows a significant improvement in PCE. In this paper, we numerically investigate the effects of different combinations of interlayers on the performance of PSC using gpvdm simulation software. Three different PCEs of 28.08%, 17.89%and 25.62%are found for three different interlayer combinations i.e., (i) Model A (TIO2/PMMA), (ii) Model B (V2O5/PEDOTPSS) and (iii) Model C (P3HT/ spiroMeOTAD). Both optical and electrical characteristics of different interlayers-based PSCs are investigated by using the properties of different interlayer materials in the simulation. Additionally, the photon distribution, their absorption, and consequent charge carrier generation are investigated while modifying the layer thickness of each unit. This study could be helpful for optimizing the electron and hole transport materials-based interlayers of the PSC.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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