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紐約州立大學(xué)ACS AMI: 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)甲基銨錫基鈣鈦礦中的最佳Br摻雜

作為鹵化鉛鈣鈦礦潛在替代者的有機(jī)-無機(jī)鹵化錫鈣鈦礦家族（MASnX₃，其中X = Cl、Br、I）由于其帶隙可調(diào)性，可通過用溴化學(xué)取代碘來覆蓋廣泛的可見太陽光譜。盡管這些鈣鈦礦太陽能電池具有巨大的潛力，但其穩(wěn)定性一直是一個(gè)值得關(guān)注的領(lǐng)域。

在此，美國紐約州立大學(xué)Saquib Ahmed等人基于監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）準(zhǔn)確預(yù)測(cè)單結(jié)MASnI_3-xBr_x器件中的最佳Br摻雜濃度，在使用太陽能電池電容模擬器（SCAPS）構(gòu)建的42000個(gè)獨(dú)特器件上進(jìn)行了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化。通過改變Br摻雜百分比、帶隙、電子親和力、串聯(lián)電阻、背接觸金屬和受體濃度來研究這些器件，這些參數(shù)是專門選擇的，因?yàn)樗鼈兊目烧{(diào)性質(zhì)和可以通過器件的簡單實(shí)驗(yàn)制備技術(shù)進(jìn)行改性。

作者利用五種不同的算法（線性回歸（LR）、支持向量回歸（SVR）、多層感知機(jī)（MLP）、隨機(jī)森林（RF）回歸和極端梯度提升（Xgboost））來研究特征工程，此外，在設(shè)備內(nèi)摻雜Br之前的第一步包括對(duì)純錫基系統(tǒng)MASnI₃的驗(yàn)證研究：實(shí)現(xiàn)了6.71% 的功率轉(zhuǎn)換效率（PCE），與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)非常吻合。

圖1. LR和RF模型的訓(xùn)練和測(cè)試集的實(shí)際帶隙和預(yù)測(cè)帶隙之間的比較

結(jié)果表明，最佳Br摻雜的ML分析導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)了兩種Br濃度分別為22.43% （Br22）和25.63%（Br25）的器件，后者是通過更嚴(yán)格的分析獲得的更精細(xì)的值。為了了解每個(gè)特征對(duì)PCE的總體和相對(duì)影響，作者使用SHAP方法進(jìn)行分析。針對(duì)發(fā)現(xiàn)的兩個(gè)器件，利用SCAPS進(jìn)行了進(jìn)一步的器件優(yōu)化。

作者嘗試了吸收體厚度、體積和界面缺陷密度的調(diào)控及電子傳輸層（ETL）和空穴傳輸層（HTL）材料的選擇，通過載流子壽命研究分析了器件穩(wěn)定性。在這些優(yōu)化步驟之后，Br22和Br25的最終PCE值分別為20.72% 和17.37%?？傊?，當(dāng)前工作的ML輔助定量分析為最佳Br摻雜錫基器件提供了極大的信心，使其被視為傳統(tǒng)技術(shù)的可行且具有競(jìng)爭(zhēng)力的無毒替代品。

圖2. Br22和Br25的缺陷能級(jí)和相應(yīng)的缺陷濃度

Supervised Machine Learning-Aided SCAPS-Based Quantitative Analysis for the Discovery of Optimum Bromine Doping in Methylammonium Tin-Based Perovskite (MASnI_3–xBr_x), ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c15030

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