Improved Performance of Air-Processed Perovskite Solar Cells via the Combination of Chlorine Precursors and Potassium Thiocyanate
Notice bibliographique
Résumé
Due to their low cost and high efficiency, hybrid perovskite solar cells (PSCs) have shown the most outstanding competitiveness among third-generation photovoltaic (PV) devices. However, several challenges remain unresolved, among which the limited stability is arguably the main. Chlorine (Cl) has been widely employed to yield PV performances, but the Cl-doping mechanism and its role in mixed-halide PSCs are not entirely understood. Here, we investigate the effect of Cl-doping using different precursors such as formamidinium chloride (FACl), cesium chloride (CsCl), and lead chloride (PbCl 2 ), which lead to the incorporation of Cl at different sites of the perovskite crystal. We demonstrate that the stability and efficiency of air-processed PSCs are strongly affected by Cl bonding into the cationic chloride precursor. Furthermore, adding potassium thiocyanate (KSCN) leads to the maximum efficiency of 18.1%, improving the operational stability with only 18% PCE loss after 520 h, stored under ambient conditions. Incorporating CsCl and KSCN presents an effective approach to further boost the performance and thermal stability of PSCs by tailoring the composition of the perovskite’s composition. Finally, we used the slot-die method to demonstrate that our strategy is scalable for large-area devices that have shown similar performance. Our results show that fully air-processed and stable PSCs with high efficiency for large production and commercialization are achievable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».