Orthogonally Arranged Bimolecular Passivation: Sequential Interface Engineering Improves Charge Transfer at the Perovskite/PCBM Interface
Notice bibliographique
Résumé
Although surface passivation has significantly contributed to the rapid increase in the power conversion efficiency (PCE) of p-i-n perovskite solar cells (PSCs), the nonradiative recombination and energy level alignment at the perovskite/PCBM interface are still the key factors affecting the overall efficiency of p-i-n PSCs. Herein, a sequential interface engineering (SIE) strategy is developed to enhance charge transfer at the perovskite/PCBM interface in inverted p-i-n perovskite solar cells. p -Anisidine-2-sulfonic acid (pAsA) is used to passivate surface defects on the perovskite layer. Its multiactive-site binding aligns with the Pb 2 + ion spacing on the perovskite surface. Then, vertically aligned ethylenediamine diiodide (EDAI 2 ) is introduced into the perovskite/PCBM interface, forming dipoles to further passivate defects, reduce nonradiative recombination, and improve energy level alignment. The rationality of orthogonal bimolecular passivation is proven by theoretical calculations. The SIE strategy not only suppresses nonradiative recombination but also optimizes the surface morphology and energy level alignment at the interface. As a result, the MA-free inverted perovskite solar cells achieve a remarkable power conversion efficiency of 24.85%, and the stability is significantly enhanced by retaining 84.92% of the initial efficiency after 2000 h of MPP tracking under room-temperature conditions. The work underscores the potential of a synergistic passivation approach for advancing the performance and stability of PSCs.
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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) | 0,001 | 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 ».