Highly Efficient Nonfullerene Organic Solar Cells: Morphology Control and Characterizations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nonfullerene acceptors (NFAs) are currently a major research focus in the development of organic solar cells (OSCs) because of their readily tunable optical and electronic properties, enabling bulk heterojunction (BHJ) NFA‐based OSCs to achieve photovoltaic efficiencies exceeding 19%. Significant efforts have been made to yield the optimal nanoscale morphology, enabling the achievement of highly efficient NFA‐based OSCs. This review discusses the structural characteristics of NFAs and their relationship with morphology. Subsequently, the correlation between the morphology and photovoltaic parameters is introduced, which provides a fundamental basis for morphology modulation. This review then points out the major challenges of morphological characterization of NFA‐based blend films while using some conventional real‐space techniques due to low phase contrast and summarizes recently emerging characterization techniques capable of characterizing high‐contrast phase morphologies at multiple length scales. Finally, strategies for targeted morphological optimization through materials design, processing solvents, posttreatment, and ternary strategies are presented, although it is challenging to obtain an ideal morphology (e.g., appropriate phase separation and ideal donor/acceptor molecular interactions) due to the anisotropic structural characteristics of NFAs in the as‐cast films. This review is expected to provide guidance to continuously advancing the success of NFA‐based OSCs from the morphology perspective in the future.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle