An Integrated DFT+U and Device Simulation Design of Doped CsGeCl3 for High Efficiency Flexible Solar Absorbers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The urgent need for non-toxic, high-performance perovskites is a critical bottleneck in the advancement of sustainable solar energy. This work introduces a self-consistent pathway that directly links first-principles quantum mechanics with device-level performance simulation. Using this integrated approach, we investigate Cesium Germanium Chloride (CsGeCl 3 ) and its enhancement via Manganese (Mn) and Iron (Fe) doping. Our Density Functional Theory with Hubard-U correction (DFT + U) calculations, which supply all critical parameters for the Solar Cell Capacitance Simulator (SCAPS-1D), show that while pristine CsGeCl 3 has a wide bandgap of 3.44 eV and a low simulated efficiency of 5%, strategic doping offers a transformative enhancement. Fe-doping, in particular, engineers an optimal bandgap of 1.21 eV by creating a functional intermediate band, which significantly boosts sub-bandgap photon absorption. Consequently, SCAPS-1D simulations predict a remarkable power conversion efficiency (PCE) of 31.6% for the Fe-doped structure (CsGe 0.875 Fe 0.125 Cl 3 ). Furthermore, our analysis confirms that doping improves the mechanical ductility and stability, indicating high suitability for flexible solar applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».