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Enregistrement W4379744853 · doi:10.1002/solr.202300288

All‐Scalable CH<sub>3</sub>NH<sub>3</sub>PbI<sub>3</sub> Perovskite Solar Cells Fabricated in Ambient Air

2023· article· en· W4379744853 sur OpenAlexafffund
Yameen Ahmed, Deepak Thrithamarassery Gangadharan, Mohammad Reza Kokaba, Vishal Yeddu, Muhammad Awais, Dongyang Zhang, Vahid Kamraninejad, Makhsud I. Saidaminov

Notice bibliographique

RevueSolar RRL · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensDouglas CollegeUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFabricationMaterials scienceCoatingScalabilityPhotovoltaic systemOptoelectronicsEnergy conversion efficiencyNanotechnologyRelative humidityInertComputer scienceElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perovskite solar cells (PSCs) are an attractive emerging photovoltaic technology due to their high‐performance while being made by low‐cost fabrication processes. The most efficient PSCs are small area and made by nonscalable coating method in an inert atmosphere, but these sizes and fabrication conditions are commercially irrelevant. Herein, fabrication of PSCs is reported using only scalable methods, that is, slot‐die coating and blade coating methods, all in ambient air. The tolerance to relaxed fabrication conditions is enabled by the use of hydrated nonhalogenated lead source. Resurfacing strategy is then introduced to suppress charge carrier nonradiative recombination and obtained an efficiency of 19.91% for rigid and 17.4% for flexible PSCs by all‐scalable fabrication. To the best of our knowledge, these are the highest efficiencies for n–i–p structured MAPbI 3 ‐based PSCs in ambient air using all‐scalable method to date. The devices showed excellent tolerance to oxygen and moisture (ISOS‐D‐1) as well as stable maximum power point operation following burn in a dry air glove box (relative humidity ≈ 20%) without encapsulation.

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 seuil0,005

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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