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而790nm处的EL主要可归结为PR,比新而820和860nm处的EL则在这些波长较低重吸收的基础上显得更为宽泛,使得光散射的贡献相对更强。需要图2B给出了实测PL随激发点距离(R)的函数关系。
图1D给出了外量子效率(EQE)和EL的实测光谱,力市它们表现出明显的重叠。著名的肖克利-奎塞尔(SQ)理论基于一个辐射平衡理论预测了太阳能电池效率的一个上限:高占要接近SQ极限,太阳能电池还必须具有很高的辐射效率。特别地,比新正如本工作在实验上所证明的那样,如果不定量地理解PR和散射过程的作用,就不能解释最近高效PSCs的成功。
需要图3给出了空间分辨EL作为PR和散射对实际太阳电池工作贡献的直接证据。该模型不能全面反映实际系统中的所有物理过程,力市如散射光的非各向同性角分布。
在理想的PSC中,高占ηrad为100%,Rs为0欧姆s时,可获得55mV的效益,最大PCE为27.4%(图5)。
图2.激发相关的空间分辨PL图3.空间分辨EL尽管人们对PSCs的EL兴趣迅速增长,比新但一种适合于这些器件EL建模的方法尚未发展。基于机器学习预测的结果,需要一些类似斜方的无铅HOIDPs候选材料脱颖而出,并选择基于Br和环境友好的候选光采集技术进行进一步的DFT验证。
此外既要保证数据样本的一致性,力市又要保证样本的多样性,这也是一个挑战。这些成功的尝试表明,高占智能的机器学习技术绕过密集的DFT计算或实验试验,可以低成本、快速、高精度地预测目标材料性能,将大大加快了材料发现。
比新在未来的研究中可以探索出更灵活的解决方案。然后通过稳定性条件和人工智能法,需要筛选出了597个适合于太阳能电池的HOIDPs。
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