2021 Nat. Commun., 发现钙钛矿稳定性逆转! 德国研究机器学习温度影响

因精准才能顶尖!

  Nature Communications (IF 14.919) 刊登德国爱尔朗根-纽伦堡大学的一项研究。研究团队透过高通量机器人学习,发现钙钛矿中温度引起的稳定性逆转。

  钙钛矿材料为制造高性能光电器件开辟了新途径,其中基于 FAPbI3 的多阳离子钙钛矿,因为其优异的光电性能而备受关注。在这项研究中,研究团队使用高通量技术搭配机器学习,分析多阳离子钙钛矿的稳定性。分析后,研究团队发现当老化温度降低至低于 100 °C 时,有机:无机阳离子比例的影响会发生逆转。具体而言,有机阳离子(例如 MA)实际上是一种稳定性增强剂,而无机阳离子(例如 Cs/Rb)在 100 °C 以下是一种稳定性杀手。作者将这种现象定义为钙钛矿中的稳定性逆转,也称为器件稳定性。

高通量机器人系统的工作流程

  研究团队使用高通量机器人 (HTRobot) 结合机器学习来评估不同老化条件下,混合阳离子钙钛矿的光热稳定性。下图中, (a) 为 ABX3 钙钛矿的晶体结构,其中A表示一价阳离子,B表示铅,X表示卤化物。在此研究中, FAPbI3 为主体材料,再以甲基铵 (MA)、铯 (Cs)、铷 (Rb) 和钾 (K) 作为组合阳离子。如下图 (b) 所示,HTRobot 系统从少量母液开始,自动混合以形成所需的前体,然后再进行稳定性测试。详细的工作流程如下图 (c) 所示。HTRobot 自动合成材料,总共制造了超过 1,000 个样品。

Perovskite Stability Reversal high-throughput robotic system

  研究团队使用太阳光模拟器、光焱科技量子效率测量系统等仪器进行分析,研究结果显示在高老化温度下,多阳离子钙钛矿中增加有机阳离子(例如甲基铵)或减少无机阳离子(例如铯)会对光/热稳定性产生不利影响;但低于 100°C,影响则相反。研究团队更进一步确定,结合至少 10 mol.% MA 和高达 5 mol.% Cs/Rb 可以最大限度地提高器件工作温度(<100°C)下的器件稳定性。在 30°C 光照下,含甲基铵的钙钛矿太阳能电池在工作 1,800 小时后,其效率与初始效率相比,损失可以忽略不计。

  光焱科技量子效率测量系统除了用于太阳能电池的 EQE (External Quantum Efficiency) 光谱分析,同时对于太阳能电池在太阳光模拟器下的短路电流,也提供了Jsc (short-circuit current density) 的比对,以证明实验的真确性!

Perovskite EQE External quantum efficiency Stability Reversal robotic learning

(a) CsxMA0.15-xFA0.85PbI3 钙钛矿太阳能电池的外部量子效率 (EQE)。

Perovskite J-V PCE robotic learning Solar Cells

(b) FAPbI3 和 CsxMA0.15-xFA0.85PbI3 (x = 0、5、10 和 15%) 钙钛矿太阳能电池的电流密度-电压 (J-V) 曲线。

关键词:钙钛矿、Perovskite、稳定性逆转、stability reversal 、高通量机器学习、high-throughput robotic learning、量子效率、Quantum Efficiency

原文:https://www.nature.com/articles/s41467-021-22472-x

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