HH
Hanlin Hu
Author with expertise in Perovskite Solar Cell Technology
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
21
(29% Open Access)
Cited by:
921
h-index:
37
/
i10-index:
87
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Stable High‐Performance Perovskite Solar Cells via Grain Boundary Passivation

Tianqi Niu et al.Mar 12, 2018
Abstract The trap states at grain boundaries (GBs) within polycrystalline perovskite films deteriorate their optoelectronic properties, making GB engineering particularly important for stable high‐performance optoelectronic devices. It is demonstrated that trap states within bulk films can be effectively passivated by semiconducting molecules with Lewis acid or base functional groups. The perovskite crystallization kinetics are studied using in situ synchrotron‐based grazing‐incidence X‐ray scattering to explore the film formation mechanism. A model of the passivation mechanism is proposed to understand how the molecules simultaneously passivate the Pb–I antisite defects and vacancies created by under‐coordinated Pb atoms. In addition, it also explains how the energy offset between the semiconducting molecules and the perovskite influences trap states and intergrain carrier transport. The superior optoelectronic properties are attained by optimizing the molecular passivation treatments. These benefits are translated into significant enhancements of the power conversion efficiencies to 19.3%, as well as improved environmental and thermal stability of solar cells. The passivated devices without encapsulation degrade only by ≈13% after 40 d of exposure in 50% relative humidity at room temperature, and only ≈10% after 24 h at 80 °C in controlled environment.
0

Assessing Four Neural Networks on Handwritten Digit Recognition Dataset (MNIST)

Feiyang Chen et al.Jul 29, 2024
Although the image recognition has been a research topic for many years, many researchers still have a keen interest in it. In some papers, however, there is a tendency to compare models only on one or two datasets, either because of time restraints or because the model is tailored to a specific task. Accordingly, it is hard to understand how well a certain model generalizes across image recognition field. In this paper, we compare four neural networks on MNIST dataset with different division. Among of them, three are Convolutional Neural Networks (CNN), Deep Residual Network (ResNet) and Dense Convolutional Network (DenseNet) respectively, and the other is our improvement on CNN baseline through introducing Capsule Network (CapsNet) to image recognition area. We show that the previous models despite do a quite good job in this area, our retrofitting can be applied to get a better performance. The result obtained by CapsNet is an accuracy rate of 99.75%, and it is the best result published so far. Another inspiring result is that CapsNet only needs a small amount of data to get the excellent performance. Finally, we will apply CapsNet's ability to generalize in other image recognition field in the future.
0

Pyridine substitution strategy for one-dimensional perovskite: Toward efficient and stable mixed-dimensional photovoltaics

Xianfang Zhou et al.May 24, 2024
Surface passivation via one-dimensional (1D) perovskite has emerged as a promising method to suppress trap states and enhance charge extraction and transportation, leading to improved efficiency and long-term stability. Ionic liquid engineering, characterized as environmental-green additive, has shown particular promise in this regard. Herein, we explore the influence of the electronegativity and dipole moment of two different ionic liquids, benzamidine hydrochloride (BZ) and 2-amidinopyridine hydrochloride (2AP), on the formation of 1D perovskite and the performance of resulting devices. An effective passivation 1D layer has been formed through post-treatment, resulting in nano-rod crystal modified morphology with effectively passivated defects at grain boundaries, enhanced hydrophobicity, prolonged charge carrier lifetime, tailored energy level, and decreased trap density. Notably, the perovskite film treated with 2AP exhibited superior performance due to its stronger interaction with 3D perovskite and better passivation ability on defects originating from the presence of a pyridine ring. As a result, the PSCs incorporating 2AP achieved a champion power conversion efficiency of 24.55 % and retain 90 % of their initial efficiency after storage for over 1000 h at room temperature under ∼ 50 % RH conditions without encapsulation. This study provides valuable insights for expanding the selection of ionic liquids applied in 1D perovskite-assisted surface passivation towards efficient and stable photovoltaics.
0

Yttrium Metal–Organic Framework Nanocrystals for Two‐Step Deposited Perovskite Photovoltaics with Enhanced UV‐light Durability

Jiajun Wu et al.Jun 27, 2024
Abstract Metal–organic frameworks (MOFs), renowned for their porous and tunable functionalities, hold significant potential for enhancing perovskite photovoltaic. However, the influence of MOF, particularly those with balanced cations in the pores, on the conversion of bottom‐layer PbI 2 and the distribution of MOFs within perovskite remains underexplored. Herein, a newly synthesized Yttrium (Y)‐MOF material is introduced, featuring dimethylamine (DMA) as balanced cations within its pores and strong absorption in UV regime, to modify perovskite films. Y‐MOF, rich in oxygen and nitrogen sites, and featuring DMA within its pores, can passivate uncoordinated Pb 2+ in perovskite. Scanning electron microscopy (SEM) and grazing incidence wide‐angle X‐ray scattering (GIWAXS) analysis of the top and bottom surfaces for pristine and Y‐MOF‐assisted perovskite samples reveal that the presence of PbI 2 in the Y‐MOF‐assisted perovskite films is negligible. In situ UV–vis analyses demonstrate that the incorporation of Y‐MOF decelerates the crystallization kinetics of perovskite, facilitating the development of larger perovskite grains. Moreover, GIWAXS experiments conducted at different angles reveal the predominant bottom distribution of Y‐MOF within the perovskite, which effectively mitigates the impact of ultraviolet light on the perovskite. Consequently, the Y‐MOF‐assisted devices to achieve an efficiency of 24.05% with improved stability especially the UV‐light stability.
0
Paper
Citation1
0
Save
Load More