MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414081952 · doi:10.1021/acs.jpclett.5c02343

Mechanisms of Enhanced Efficiency and Stability in Perovskite Luminescence via Rb Interstitial Doping

2025· article· en· W4414081952 sur OpenAlexaff
Ying Cao, Qikai Wang, Zhenguo Ji, Yaqi Qi, Jie Qin, Yuzhi Song, Chuan‐Kui Wang, Lili Lin, Lei Cai

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensNovelis (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPerovskite (structure)PhotoluminescenceDopingBinding energyExcitonHalidePhotoelectric effectBand gapAlkali metal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal halide perovskites have garnered significant attention due to their exceptional photoelectric properties. The alkali metal doping strategy has been demonstrated to effectively modulate grain size, control crystallization kinetics, and adjust band gap characteristics in perovskite. This study employs the first-principles calculations to reveal that the selection of alkali metal species and their corresponding doping methodologies exert markedly distinct influences on both the electronic properties and ion migration kinetics of CsPbBr 3 perovskites. There is an increase in the effective mass of electrons and holes in most alkali-metal substitutions and in all interstitial occupancy systems, which increases the exciton binding energy and radiation rate. Meanwhile, calculations demonstrate that alkali metal interstitial occupancy suppresses halide ion migration by simultaneously extending diffusion pathways and strengthening Br – interactions, significantly increasing the migration barrier from 0.113 to 0.902 eV in the perovskite lattice. The Rb interstitial doped system exhibits high photoluminescence quantum yield (PLQY) and stability, retaining 87% of the original PLQY after heating at 300 °C for 30 min. This work offers a new method to optimize the performance of devices.

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry LettersMême sujetPerovskite Materials and ApplicationsTravaux en français237 207