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基于FASnI_(3)的钙钛矿太阳电池仿真研究
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作者 甘永进 邱贵新 +2 位作者 曾昭祥 李玉霞 覃斌毅 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第10期2058-2065,共8页
为提高电池的效率、减少环境污染,提出一种结构为FTO/Zn(O_(0.3),S_(0.7))/FASnI_(3)/NiO/Au的无铅钙钛矿太阳电池。该电池以FASnI_(3)为光活性层,Zn(O_(0.3),S_(0.7))和NiO分别为电子传输层和空穴传输层,FTO和Au为接触电极。在太阳电... 为提高电池的效率、减少环境污染,提出一种结构为FTO/Zn(O_(0.3),S_(0.7))/FASnI_(3)/NiO/Au的无铅钙钛矿太阳电池。该电池以FASnI_(3)为光活性层,Zn(O_(0.3),S_(0.7))和NiO分别为电子传输层和空穴传输层,FTO和Au为接触电极。在太阳电池电容模拟器(SCAPS)中构建模型并设置材料参数,通过控制变量法进行参数优化。结果表明,当FASnI_(3)厚度为500 nm时,器件对光子的吸收较充分,输出最高的功率转换效率(PCE);随着FASnI_(3)缺陷态密度的升高,器件内部载流子复合中心增多,提高了载流子复合率,控制FASnI_(3)缺陷态密度不超过10^(14) cm^(-3)可确保电池输出性能较佳;当Zn(O_(0.3),S_(0.7))的厚度和电子亲和势优化为30 nm和3.5 eV时,载流子运输更为有效,电池输出最高的PCE;增大Zn(O_(0.3),S_(0.7))与FASnI_(3)界面缺陷态密度,导致光生载流子在界面更容易被捕获,控制Zn(O_(0.3),S_(0.7))与FASnI_(3)界面缺陷态密度不超过10^(13) cm^(-3)有利于提高电池性能。 展开更多
关键词 钙钛矿太阳电池 FASnI_(3) SCAPS仿真 活性层厚度 光电转换输出
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基于Cs_(2)PtI_(6)的无铅双钙钛矿太阳电池性能数值研究
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作者 甘永进 邱贵新 +1 位作者 覃斌毅 宁维莲 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第12期2517-2527,共11页
提出结构为FTO/SnO_(2)/Cs_(2)PtI_(6)/CuInS_(2)-QD/Au以及FTO/SnO_(2)/Cs_(2)PtI_(6)/GaAs-QD/Au的无铅Cs_(2)PtI_(6)基新型钙钛矿太阳电池。以Cs_(2)PtI_(6)双钙钛矿材料为光活性层,SnO_(2)为电子传输层,CuInS_(2)-QD和GaAs-QD分别... 提出结构为FTO/SnO_(2)/Cs_(2)PtI_(6)/CuInS_(2)-QD/Au以及FTO/SnO_(2)/Cs_(2)PtI_(6)/GaAs-QD/Au的无铅Cs_(2)PtI_(6)基新型钙钛矿太阳电池。以Cs_(2)PtI_(6)双钙钛矿材料为光活性层,SnO_(2)为电子传输层,CuInS_(2)-QD和GaAs-QD分别为空穴传输层构建器件结构。数值仿真结果表明,当背电极材料为Au,Cs_(2)PtI_(6)层厚度和缺陷态密度分别设置为800 nm和1016 cm^(−3),HTL掺杂浓度设置为1018 cm^(−3),Cs_(2)PtI_(6)层与HTL界面缺陷态密度设置为1012 cm^(−3),工作温度设置为300 K时,结构为FTO/SnO_(2)/Cs_(2)PtI_(6)/CuInS_(2)-QD/Au的电池器件输出特性为:Voc=1.16 V,Jsc=31.66 mA/cm^(2),FF=77.73%,PCE=28.52%。而结构为FTO/SnO_(2)/Cs_(2)PtI_(6)/GaAs-QD/Au的电池器件输出特性为:Voc=1.14 V,Jsc=31.66 mA/cm^(2),FF=81.36%,PCE=29.43%。与之前同类型的研究相比,所构建的Cs_(2)PtI_(6)基双钙钛矿太阳电池性能更佳,为新型无铅、高效的钙钛矿太阳电池的研究提供了一定的借鉴思路。 展开更多
关键词 钙钛矿太阳电池 数值仿真 背电极 厚度 缺陷态密度 温度
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基于伽玛-泊松分布和图正则化的单细胞非负矩阵分解算法
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作者 龙法宁 潘伟权 苏秀秀 《广西科学》 北大核心 2024年第5期925-938,共14页
单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)可以获取单细胞水平的基因表达谱。然而,目前许多基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的降维算法在细胞类型识别中往往忽视了数据概率分布和细胞之间的拓... 单细胞RNA测序(Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)可以获取单细胞水平的基因表达谱。然而,目前许多基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的降维算法在细胞类型识别中往往忽视了数据概率分布和细胞之间的拓扑关系,无法较好地兼顾数据的全局结构和局部结构。为了克服传统NMF降维算法在处理高维含噪稀疏数据时的不足,本文提出一种改进的单细胞非负矩阵分解算法GPNMF。GPNMF结合了伽玛-泊松(Gamma-Poisson)分布假设和图正则化技术,通过迭代更新因子分解矩阵以最小化重构误差,从而有效地保留数据的局部结构与全局结构。通过引入约束优化并稳定化模型,GPNMF在分解单细胞表达数据时能够提供更为稳健和可靠的结果。最后,利用真实scRNA-seq数据进行实验,验证了GPNMF的有效性,并展示了其在单细胞基因表达数据轨迹推断分析中的潜在应用。 展开更多
关键词 单细胞RNA测序 降维 图正则化 伽玛-泊松分布 非负矩阵分解(NMF)
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一类微分包含问题的伪概自守解
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作者 叶莉 刘永建 刘爱民 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2024年第6期1485-1498,共14页
该文研究一类具有非局部和局部混合初始条件的微分包含问题的伪概自守C^(0)-解.结合不动点定理、算子半群理论、伪概自守函数的性质,利用ε-离散化技术,在伪概自守函数空间中直接讨论微分包含C^(0)-解的存在性.
关键词 伪概自守 C^(0) -解 微分包含 混合初始条件
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