Crystallization modulation through optimized SnO2 ETL enables over 20% efficiency in HTM-free carbon electrode perovskite solar cells

结晶 材料科学 钙钛矿(结构) 光电子学 动力学 电极 化学工程 图层(电子) 基质(水族馆) 能量转换效率 纳米颗粒 电子传输链 活动层 光活性层 纳米技术 晶体生长 电流密度 光伏系统 钙钛矿太阳能电池 制作
作者
Yiqiong Zhang,Xiangqian Cui,Kelang Wang,Yuchen Wang,Xinyi Zhang,Yanqiang Hu,Qiang Huang,Jing Li,Minmin Wang,Yanfeng Tang
出处
期刊:Applied Physics Letters [American Institute of Physics]
卷期号:128 (7)
标识
DOI:10.1063/5.0313807
摘要

Tin dioxide (SnO2) is the most widely used electron transport layer (ETL) in perovskite solar cells (PSCs), and its characteristics play a crucial role in both perovskite crystallization and device performance. In this study, phenazine (PZ) is employed to disperse SnO2 nanoparticles for optimizing solution-processed SnO2 ETLs while regulating the crystallization kinetics of perovskites. Experimental results demonstrate that the SnO2-PZ ETL exhibits better surface flatness, lower defect state density, and a more matched band structure. Moreover, the SnO2-PZ ETL provides a favorable substrate for the growth of high-quality perovskite films. The PZ molecule also achieves effective regulation of perovskite crystallization kinetics through strong interaction with Pb2+ ions. These enhancements result in superior device performance, with the carbon-based PSCs (C-PSCs) without a hole transport layer achieving an efficiency of 20.29%, one of the highest efficiencies reported for C-PSCs. Meanwhile, the optimized device without encapsulation exhibits significantly improved continuous operation stability and air storage stability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
双桅船完成签到,获得积分10
1秒前
安静的幻儿完成签到,获得积分10
2秒前
luo发布了新的文献求助10
3秒前
晨烨完成签到,获得积分10
3秒前
李顾发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
7秒前
杨树完成签到 ,获得积分10
7秒前
Hello应助彩虹绵绵冰采纳,获得30
8秒前
9秒前
祈兰完成签到 ,获得积分10
10秒前
林韬完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
jikang发布了新的文献求助10
12秒前
Lucas应助nana采纳,获得10
12秒前
keyan发布了新的文献求助10
13秒前
科研通AI6.3应助黎黎采纳,获得10
15秒前
坦呐发布了新的文献求助10
17秒前
大模型应助xuan采纳,获得10
17秒前
19秒前
XW完成签到,获得积分20
20秒前
22秒前
林韬发布了新的文献求助10
23秒前
天天快乐应助可靠的紫雪采纳,获得10
23秒前
refreshing完成签到,获得积分10
24秒前
斯文败类应助jikang采纳,获得10
24秒前
24秒前
24秒前
nana发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
顺心未来发布了新的文献求助10
29秒前
尊敬绿草完成签到,获得积分10
30秒前
赘婿应助refreshing采纳,获得10
31秒前
星辰大海应助超超超采纳,获得10
32秒前
33秒前
Flynn完成签到,获得积分10
33秒前
33秒前
bkagyin应助文静元霜采纳,获得10
33秒前
幽默枫完成签到,获得积分10
33秒前
36秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
Variations: A More Diverse Picture of Contemporary Art 400
Induction Heating and Heat Treatment (ASM Handbook, Volume 4C) 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7587394
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9165784
关于积分的说明 19616637
捐赠科研通 7167826
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266917
关于科研通互助平台的介绍 2431831
邀请新用户注册赠送积分活动 2258736