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Enregistrement W4413822349 · doi:10.1109/pvsc59419.2025.11133096

In-situ perovskite solar cell carrier dynamics characterized by ultrafast photovoltaic spectroscopy (UPVS)

2025· article· en· W4413822349 sur OpenAlexaff
Jianbo Gao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemSolar cellUltrashort pulseMaterials scienceSpectroscopyPerovskite (structure)In situOptoelectronicsOpticsPhysicsChemistryCrystallographyElectrical engineeringAstronomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding carrier dynamics in operational solar cells, i.e., under working conditions, remains a significant challenge. Establishing a direct correlation between carrier dynamics and solar cell performance requires an innovative approach that integrates the following key features: 1) in operando and in situ diagnostics, rather than conventional ex situ methods such as structural characterization by SEM, TEM, or XRD; 2) a focus on electrical rather than optical properties; 3) comprehensive carrier dynamics measurement with ultrafast time resolution, rather than limited and slower temporal ranges; and 4) a high-throughput screening capability. In this report, we employ a novel ultrafast photovoltaic spectroscopy technique to investigate the ultrafast carrier dynamics in >20% CsFAMAPbIBr perovskite solar cells by directly capturing the photocurrent with a time resolution of less than 40 picoseconds. This approach enables the characterization of carrier mobility and lifetime within in situ solar cells under operational conditions. Our findings reveal that the carrier transport mechanism is dominated by traps, a conclusion supported by the dependence of transport behavior on both electric field and temperature. This study represents a significant step toward advancing our understanding of carrier dynamics in operational solar cells, paving the way for more effective diagnostics and improved device performance.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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