Soybean Lecithin as a Passivator and Compatibilizer in <i>p-i-n</i> Perovskite Solar Cells
Notice bibliographique
Résumé
The low affinity caused by the mismatched surface energies between the perovskite precursor solution and the underlayer is the main reason for the poor coverage of perovskite films, which is also accountable for the pinholes in the perovskite films. To solve this problem, amphiphilic soybean lecithin (denoted as SL), which has two long aliphatic chains, is incorporated into the PbI 2 precursor solution. The amphiphilic nature of SL improves the coverage of perovskite films on hydrophobic PTAA, which is conducive to the fabrication of large-scale devices. In addition, the C═O, P═O, and quaternary ammonium groups in the zwitterion segment can passivate charged defects, thus decreasing the defect density of perovskite films. Notably, the power conversion efficiency (PCE) of the corresponding perovskite solar cells (Pero-SCs) with an active area of 0.1 cm 2 increased from 20.12 to 22.93%. Furthermore, the SL-doped devices with a larger active area of 1.1 cm 2 achieved the champion PCE of 18.32%. Moreover, the SL-doped Pero-SCs showed better humidity stability than did the control Pero-SCs.
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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) | 0,000 | 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 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 ».