Metallic Lead Formation in Perovskites: Mechanisms, Suppression, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Lead halide perovskites APbX 3 (A = methylammonium, formamidinium, cesium; X = halogen) have advanced the field of optoelectronics, particularly in solar cells, photodetectors, and light-emitting diodes, due to their outstanding properties. However, a significant challenge remains unresolved: the formation of metallic lead (Pb 0 ), which introduces deep-level defects that trap charge carriers and degrade device performance. The formation of Pb 0 in perovskites can occur after their synthesis under various conditions, including high-energy radiation, light, heat, and moisture, and has also been observed during perovskite crystallization. Thus, it is crucial to understand the underlying mechanisms of Pb 0 formation and its suppression pathways. Recent studies have explored various strategies to suppress Pb 0 formation, including compositional engineering, additive incorporation, and protective passivation layers. In this review, we discuss the origins of Pb 0 formation in perovskites, focusing on the mechanisms driving this process under different environmental conditions, and then strategies for suppressing Pb 0 formation, including compositional engineering and passivation techniques. By addressing these aspects, we seek to identify pathways for enhancing the stability and performance of perovskite-based devices, enabling their widespread adoption in commercial applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».