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2021 Nat. Commun., 發現鈣鈦礦穩定性逆轉! 德國研究機器學習溫度影響

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  Nature Communications (IF 14.919) 刊登德國愛爾朗根-紐倫堡大學的一項研究。研究團隊透過高通量機器人學習,發現鈣鈦礦中溫度引起的穩定性逆轉。

  鈣鈦礦材料為製造高性能光電器件開闢了新途徑,其中基於 FAPbI3 的多陽離子鈣鈦礦,因為其優異的光電性能而備受關注。在這項研究中,研究團隊使用高通量技術搭配機器學習,分析多陽離子鈣鈦礦的穩定性。分析後,研究團隊發現當老化溫度降低至低於 100 °C 時,有機:無機陽離子比例的影響會發生逆轉。具體而言,有機陽離子(例如 MA)實際上是一種穩定性增強劑,而無機陽離子(例如 Cs/Rb)在 100 °C 以下是一種穩定性殺手。作者將這種現象定義為鈣鈦礦中的穩定性逆轉,也稱為器件穩定性。

高通量機器人系統的工作流程

研究團隊使用高通量機器人 (HTRobot) 結合機器學習來評估不同老化條件下,混合陽離子鈣鈦礦的光熱穩定性。下圖中, (a) 為 ABX3 鈣鈦礦的晶體結構,其中A表示一價陽離子,B表示鉛,X表示鹵化物。在此研究中, FAPbI3 為主體材料,再以甲基銨 (MA)、銫 (Cs)、銣 (Rb) 和鉀 (K) 作為組合陽離子。如下圖 (b) 所示,HTRobot 系統從少量母液開始,自動混合以形成所需的前體,然後再進行穩定性測試。詳細的工作流程如下圖 (c) 所示。HTRobot 自動合成材料,總共製造了超過 1,000 個樣品。

Perovskite Stability Reversal high-throughput robotic system

  研究團隊使用太陽光模擬器、光焱科技量子效率測量系統等儀器進行分析,研究結果顯示在高老化溫度下,多陽離子鈣鈦礦中增加有機陽離子(例如甲基銨)或減少無機陽離子(例如銫)會對光/熱穩定性產生不利影響;但低於 100°C,影響則相反。研究團隊更進一步確定,結合至少 10 mol.% MA 和高達 5 mol.% Cs/Rb 可以最大限度地提高器件工作溫度(<100°C)下的器件穩定性。在 30°C 光照下,含甲基銨的鈣鈦礦太陽能電池在工作 1,800 小時後,其效率與初始效率相比,損失可以忽略不計。

  光焱科技量子效率測量系統除了用於太陽能電池的 EQE (External Quantum Efficiency) 光譜分析,同時對於太陽能電池在太陽光模擬器下的短路電流,也提供了Jsc (short-circuit current density) 的比對,以證明實驗的真確性!

Perovskite EQE External quantum efficiency Stability Reversal robotic learning

(a) CsxMA0.15-xFA0.85PbI3 鈣鈦礦太陽能電池的外部量子效率 (EQE)。

Perovskite J-V PCE robotic learning Solar Cells

(b) FAPbI3 和 CsxMA0.15-xFA0.85PbI3 (x = 0、5、10和15%) 鈣鈦礦太陽能電池的電流密度-電壓 (J-V) 曲線。

關鍵字:鈣鈦礦、Perovskite、穩定性逆轉、stability reversal 、高通量機器學習、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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