Unveiling degradation patterns in dye-sensitized solar cells: a machine learning perspective

Abstract This study examines the time-dependent degradation of dye-sensitized solar cells (DSSCs) by systematically investigating several critical parameters, including TiO2 thickness, porosity, dye concentration, and iodine-based electrolyte concentration. We developed a novel figure of merit (FOM)...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Ahmet Sait Alali, Mahmoud Ashraf, Ahmad Muhammad, Sameh O. Abdellatif
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	Nature Portfolio 2025-07-01
Շարք:	Scientific Reports
Խորագրեր:	Dye-sensitized solar cells Degradation Finite element model Long short-term memory Predictive modeling
Առցանց հասանելիություն:	https://doi.org/10.1038/s41598-025-05536-6
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!