Advanced Surface Engineering and Passivation Strategies of Quantum Dots for Breaking Efficiency Barrier of Clean Energy Technologies: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Colloidal quantum dots (QDs) have garnered significant attention for their unique potential in clean energy technologies, owing to their tunable optoelectronic properties. However, the presence of surface traps/defects is a major limitation, adversely affecting charge dynamics, optical properties, and overall device performance. This review presents a comprehensive understanding of the origin and intrinsic nature of these surface defects, focusing on how they influence the performance of QDs‐based devices. Recent advances in surface engineering strategies, including solid‐phase and solution‐phase ligand exchange strategies, are delved into, as they play a crucial role in mitigating the impact of surface defects and allow tuning of QDs structural and optoelectronic properties. Furthermore, the review addresses the role of purification procedures and sensitization techniques in enhancing the QDs properties. The recent progress in the development of surface‐engineered QDs‐based clean energy technologies, including photovoltaic (PV), luminescent solar concentrators (LSC) for electricity, and photoelectrochemical (PEC) for green hydrogen production, where improvements in both efficiency and stability of these technologies are thoroughly discussed. The practical challenges and hurdles in scaling up these approaches are also critically examined and future directions are explored to inspire further advances in the rational design of QDs for solar energy conversion and other optoelectronic technologies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».