Minimizing Performance Loss in Blade‐Coated Large‐Area Perovskite Solar Cells Via Semi‐Sealed Gas Quenching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gas‐quenching of perovskite wet films is widely used in upscaling perovskite solar cells (PSCs). However, due to uneven and turbulent gas stream generated by traditional approaches through air knife or air gun, it is a challenge to induce homogeneous nucleation and produce high‐quality perovskite films suitable for large‐area PSCs. Here this work presents a semi‐sealed gas quenching (SSGQ) strategy that produces homogeneous low‐velocity large‐area high‐pressure gas flow to extract low‐boiling‐point solvents effectively, while leaving behind perovskite intermediates undisturbed that then turn into large crystalline grains. As a result, the SSGQ‐processed perovskite films exhibit improved crystallinity and reproducibility, suppressed defect density and residual stress, as well as compact buried interface and large‐scale uniformity. Such blade‐coated large‐area (1.0 cm 2 ) PSCs with carbon and metal electrodes achieve high power conversion efficiencies (PCEs) of 19.5% and 23.3% (20.5% and 24.2% for 0.04 cm 2 ), both with the lowest PCE loss of ≤1.0% among reported works. This work presents a scalable and affordable approach for fabricating high‐quality perovskite films and high‐performance perovskite photovoltaics, paving the way to PSC commercialization.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».