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Enregistrement W4411113757 · doi:10.1021/acsaelm.5c00446

Perovskitoid-Driven 1D@3D Dimensionality for High-Performance Perovskite Solar Cells

2025· article· en· W4411113757 sur OpenAlexaff
Mustafa K. A. Mohammed, Ethar Yahya Salih, Mohamed Alla, Prakash Kanjariya, Asha Rajiv, Md. Ferdous Rahman, Aman Shankhyan, Sridharan Sundharam

Notice bibliographique

RevueACS Applied Electronic Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurse of dimensionalityPerovskite (structure)Materials scienceBusinessComputer scienceChemical engineeringArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-dimensional perovskites have emerged as a possible method for enhancing the performance of perovskite solar cells (PSCs). Nevertheless, cation migration across 2D and 3D layers disrupts octahedral networks, resulting in a loss of efficiency over time. This article reports the use of 1D@3D perovskite induced by a large 2-diethylaminoethyl chloride cation template. The one-dimensional solar cell capacitance simulator is employed to propose and calculate the photovoltaic (PV) merits of the 1D@3D-structured PSC with tin oxide (SnO 2 ) and Spiro-OMeTAD charge-transporting materials. The designed FTO/SnO 2 /1D@3D perovskite/Spiro-OMeTAD/Au structure showed a proper energy-level frontier at interfaces with the appropriate material characteristics. The PV parameters of the PSCs are explored by changing the thickness, p -type doping level, and bulk defect density of the perovskite film. In addition, the SnO 2 and Spiro-OMeTAD layers are optimized in terms of doping concentration and effective density of states. Moreover, we have assessed the thermal stability of the proposed PSC by altering the operating temperature. With this approach, high-performance and stable 1D@3D-structured cells with good thermal stability, demonstrating an impressive power conversion efficiency of 28.398% at 280 K, are achieved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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