Enhanced coupling of perovskites with semiconductive properties by tuning multi-modal optically active nanostructured set-ups for photonics, photovoltaics and energy applications
Notice bibliographique
Résumé
This review describes the coupling of semiconducting materials with perovskites as main optically active elements for enhancing the performance depending on the optical set-up and coupling phenomena. The various uses of semiconductor nanoparticles and related nanomaterials for energy conduction and harvesting are discussed. Thus, it was obtained different materials highlighting the properties of perovskites incorporated within heterojunctions and hybrid nanomaterials where varied materials and sources were joined. Different multi-layered substrates are reported, and different strategies for improved electron and energy transfer and harvesting are elucidated Further, enhanced coupling of semiconductive properties for the above-mentioned processes is discussed. In this regard, various nanomaterials and their properties for improving energy applications such as solar cells are demonstrated. Moreover, the incorporation of plasmonic properties from different noble metal sources and pseudo-electromagnetic properties from graphene and carbon allotropes is discussed. Since variations in electromagnetic fields affect the semiconductive properties, it leads to varying effects and potential applications within the energy research field. Hence, this review could guide the development within energy research fields as nanophotonics, photovoltaics, and energy. This review is mainly focused on the development of solar energy cells by incorporating perovskites with varied hybrid nanomaterials, photonic materials, and metamaterials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».