发布时间:2024-12-27
点击次数: 钙钛矿太阳能电池(pscs)的性能提升依赖于高效空穴传输材料(htms)的研发。传统htms设计依赖于实验者对htm结构的定性分析和模式识别,效率低下且缺乏对新材料机制的深入理解。该研究利用机器学习(ml)结合有机合成,开发了一种逆向设计工作流程,旨在加速高性能htms的发现,从而提升pscs的效率和商业竞争力。
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研究团队构建了一个包含13000个虚拟分子的数据库,并通过高通量(HT)平台合成、纯化和表征其中的分子。利用高斯过程(GP)回归作为贝叶斯优化(BO)的代理模型,该模型预测分子结构与PSCs性能(功率转换效率PCE、开路电压Voc、短路电流密度Jsc、填充因子FF等)之间的关系。贝叶斯优化策略平衡了探索和利用,选择最有潜力的分子进行合成和实验验证。


该模型利用多个分子描述符(包括分子统计、理论计算特征和几何性质)进行训练。通过两次闭环迭代优化,该模型成功预测并合成了多个性能优于现有材料的HTMs,其中6个分子的PCE超过了PTAA(参考材料)的器件性能。 模型分析显示,合成产物的纯度和HOMO(最高占据分子轨道)是影响PCE的关键因素。
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这项研究展示了ML在加速新型高性能HTMs发现中的巨大潜力,为提升钙钛矿太阳能电池的效率提供了新的途径。未来,团队计划将材料发现和器件优化集成到一个无缝的闭环流程中,进一步提升效率。
相关报道:https://www.php.cn/link/c9cd5d2b279e1d9f873b368939017009
原文链接:https://www.php.cn/link/afab9e1401c7c4b559e2723add38e05a
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