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Enregistrement W4400000975 · doi:10.1021/acsaem.4c00344

Molecular Interlayer with Large Cations Supports Efficient, Stable Perovskite Solar Cells

2024· article· en· W4400000975 sur OpenAlexafffund
Tengxiao Ji, Yang Cao, Daniel W. Lin, Monika Stolar, Curtis P. Berlinguette

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPerovskite (structure)PassivationMaterials scienceEnergy conversion efficiencyLayer (electronics)Chemical engineeringTriphenylaminePerovskite solar cellOptoelectronicsChemical physicsNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-dimensional (quasi-2D) perovskite interlayers can improve the power conversion efficiency and stability of perovskite solar cells (PSCs). These improvements are primarily due to the passivation of the defective perovskite surface. In this work, we designed molecular interlayers with triphenylamine-based bulky ammonium cations that are ionically bonded to the 3D perovskite surface. We found that the best-performing PSCs exhibited higher efficiency (19.44%) than those with the n -octylammonium-formed quasi-2D perovskite interlayer (18.92%). Characterization of structure, cross-sectional morphology, and charge transport demonstrated that the improved PSC performance is due to the suppressed formation of resistive quasi-2D perovskites on the 3D perovskite surface, and improved interfacial contact between the molecular interlayer and the hole transport layer derived from the same molecular building block. These results offer a more effective strategy to show how the performance of PSCs can be improved by enhancing the perovskite|HTL interfacial contact instead of passivating defective perovskites.

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 enseignants0,090
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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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