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随着光伏产业的不断发展,有机无机杂化钙钛矿太阳能电池的研发成为科学与工业界广泛关注的焦点。到目前为止,其光电转换效率已经提高到了25.2%,成为替代硅基太阳能电池的核心方案之一。然而,钙钛矿太阳能电池的稳定性较差,容易受到环境中氧气、水分、温度甚至光照的影响,这严重制约了其大规模推广与应用。大量科学研究表明,如何避免紫外辐照下有机无机杂化钙钛矿太阳能电池的性能衰减,对于提高钙钛矿太阳能电池的光照稳定性至关重要。然而到目前为止,仍然没有系统的工作来对紫外辐照下钙钛矿太阳能电池性能以及微结构演化过程进行详细的表征与分析。本文中,我们利用聚焦离子束-扫描电子显微分析(FIB-SEM)以及球差校正透射电子显微分析(TEM)等技术,全面地研究了紫外辐照过程中有机无机杂化钙钛矿太阳能电池性能变化规律以及电池微结构演化特征。实验结果表明,紫外辐照过程中太阳能电池内部会形成0.5–0.6 V的内建电场,钙钛矿中的I-离子在电场的驱动下向金属Au电极和空穴传输层2, 2’, 7, 7’-四[N, N-二(4-甲氧基苯基)氨基]-9, 9'-螺二芴(Spiro-OMeTAD)一侧迁移;随后,空穴传输层与金电极的界面处,碘离子与光生空穴一起与金电极发生反应,将金属态Au氧化成离子态Au+。而Au+离子则在内建电场的驱动下反向迁移穿过钙钛矿MAPbI3层,直接被SnO2和MAPbI3界面处的电子还原形成金属Au纳米团簇。除此之外,紫外辐照过程中钙钛矿太阳能电池性能降低的同时,往往伴随着Spiro-OMeTAD与钙钛矿界面处物质迁移、钙钛矿薄膜内晶界展宽以及Au纳米颗粒周围MAPbI3物相分解等现象。以上各种因素的协同作用,共同导致了紫外光照下有机无机杂化钙钛矿太阳能电池光电转换性能(PCE)、开路电压(Voc)以及短路电流(Jsc)等性能参数的急剧下降。 相似文献
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金属微滴沉积制造技术采用逐点堆砌方式成型, 为斜柱沉积提供无支撑制造方式, 具有高度灵活性. 本文针对铝液滴斜柱连续沉积过程, 建立格子玻尔兹曼模型进行数值模拟, 研究液滴在凝固表面上的水平偏移运动. 根据表面能充放过程, 沉积运动被划分为下落、快速扩张、慢速扩张、回弹4个阶段, 其受力状态由表面能、重力势能、动能和黏性耗散趋势得到. 液滴内部流动在扩张阶段中表现为滑动状态, 而在回弹阶段中表现为滚动状态. 液滴偏移运动的加速阶段主要发生在扩张阶段, 而偏移距离则在回弹阶段中产生. 扩张阶段的受力状态表明偏移运动的主要推动力为重力和毛细力. 随着液滴轴线距离的增大, 扩张阶段中的加速段时间缩短、速度峰值提高, 使水平偏移距离呈先增大后减小的趋势, 这种阶段化特征源于加速段时长和速度极大值的竞争关系. 不同沉积高度和固液浸润度下, 偏移距离均保持相同的演化趋势. 在相同的轴线距离下, 偏移距离随固液浸润度的增大而减小, 随沉积高度的增大而减小. 通过拟合水平偏移距离演化规律、优化扫描步距, 能够实现斜柱的均匀沉积, 并使倾角与理论结果一致. 相似文献
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确定具有各向异性、非线性吸收特性的调Q晶体内电偶极子的取向,是测量其吸收截面的重要条件。通过对Co2+:MgAl2O4晶体所属的空间群以及掺杂Co2+在晶胞结构中的位置对称性的分析,确定了晶体内电偶极子的跃迁方向主要是沿晶胞的4个体对角线方向分布的,建立了偏振入射光在Co2+:MgAl2O4晶体内传输的理论模型。实验测量了沿[100]方向切割的Co2+:MgAl2O4晶体在偏振入射光沿晶胞面对角线方向时的非线性透过率曲线,利用建立的模型对实验结果进行拟合,得到Co2+:MgAl2O4晶体在1.5μm波段的基态吸收截面和激发态吸收截面分别为(3.6±0.3)×10-19 cm2和(4.5±0.4)×10-20 cm2。 相似文献
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为获得较大展宽量的光纤器件,在相位掩模版刻写技术的基础上设计并制作了两种啁啾光纤布拉格光栅(CFBG)展宽器。基于相位掩模版刻写技术的原理和CFBG的色散补偿理论,提出了两种展宽器的制作方法,并优化了刻写光路,获得了高反射率、大反射带宽的CFBG。通过拉力传感器控制CFBG的反射谐振波长,通过改进刻写方式制作了大色散量的CFBG级联展宽器和大反射带宽的CFBG串联展宽器。搭建了两种展宽器的测试光源,通过直接测量的方式得到CFBG级联展宽器所提供的展宽量约为345 ps,这与理论结果相符;通过正、反接的方式间接推算了CFBG串联展宽器所提供的展宽量约为278.7 ps,这小于理论结果。 相似文献
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报道了室温下级联中红外Er:YAG脉冲激光器。通过实验观测到级联发射的特征波长为1469 nm,确定了激发态吸收的特征波长为1676 nm。采用掺杂浓度(原子数分数)分别为7.5%和10%的两种Er:YAG晶体,通过实验对比了级联与非级联条件下的中红外输出能量。掺杂浓度为7.5%的Er:YAG中红外激光的最大单脉冲能量由非级联时的0.62 m J提高至级联时的0.99 m J,提高了约59.7%;掺杂浓度为10%的Er:YAG中红外激光的最大单脉冲能量由非级联时的1.04 m J提高至级联时的1.51 m J,提高了约45.2%。实验结果表明,常温低掺杂Er:YAG晶体可实现级联输出,并且级联有助于中红外激光单脉冲能量的提高。 相似文献
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磁性材料是信息时代重要的基础材料,不同的磁性基态是磁性材料广泛应用的前提,其中铁磁基态是高性能磁性材料的关键要求.本文针对材料项目数据库中的无机磁性材料数据,采用机器学习技术实现无机磁性材料铁磁、反铁磁、亚铁磁和顺磁基态的分类以及无机铁磁性材料磁矩的预测.提取了材料的元素和结构属性特征,通过两步式特征选择方法分别为磁性基态分类和磁矩预测筛选了20个材料特征,发现材料特征中的电负性、原子磁矩和原子外围轨道未充满电子数对两种磁性性能具有重要贡献.基于机器学习的随机森林算法,构建了磁性基态分类模型和磁矩预测模型,采用10折交叉验证的方法对模型进行定量评估,结果表明所构建的模型具有足够的精度和泛化能力.在测试检验中,磁性基态分类模型的准确率为85.23%,精确率为85.18%,召回率为85.04%, F1分数为85.24%;磁矩预测模型的拟合优度为91.58%,平均绝对误差为0.098μB/atom.本研究为无机铁磁性材料的高通量分类筛选与磁矩预测提供了新的方法和选择,可为新型无机磁性材料的设计研发提供参考. 相似文献
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