【摘 要】
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太阳能转换材料包括太阳能电池材料和可光充电电池材料(同时具备光发电和储能功能)等等。以太阳能电池材料为首的太阳能转换材料,在近几十年来一直被作为研究的热点,导致已知的材料种类越来越多,却一直无法在高效率和低成本之间找出最优异者。有大量优异的太阳能转换材料信息隐藏在各类文献资料之中,为了寻找它们,往往需要靠人力阅读大量材料科学类文献资料寻找候选者,通过实验等传统方法去验证试错,耗费了大量的人力物力。
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太阳能转换材料包括太阳能电池材料和可光充电电池材料(同时具备光发电和储能功能)等等。以太阳能电池材料为首的太阳能转换材料,在近几十年来一直被作为研究的热点,导致已知的材料种类越来越多,却一直无法在高效率和低成本之间找出最优异者。有大量优异的太阳能转换材料信息隐藏在各类文献资料之中,为了寻找它们,往往需要靠人力阅读大量材料科学类文献资料寻找候选者,通过实验等传统方法去验证试错,耗费了大量的人力物力。如何更快速全面地选定候选的太阳能转换材料以及更方便地验证它们成为问题的关键。本文针对这一问题,寻求提高太阳能转换材料预测速度、增大预测空间以及快速验证或解释机制的方法,主要包括以下方面:(1)通过第一性原理计算模拟可光充电材料(C6H9C2H4NH3)2Pb I4的能带结构、光学性质、离子在其中的迁移路径和势垒,计算空穴极化子,解释了其作为可光充电电池时的锂离子吸附、脱附机制。(2)使用包含2万篇英文文献摘要的数据库进行无监督机器学习,预测出潜在的可光充电材料Na S、Li2Fe Si O4和Cd WO4,并进行了第一性原理计算,验证了它们均具有良好的光电和锂离子储能性能。(3)探索文献数据库范围,使用包含20万篇中文文献摘要的数据库进行无监督机器学习,预测出潜在的太阳能电池材料Ti Nb2O7、Bi PO4和Y2O3,并进行第一性原理计算,验证了它们均具有良好的光电性能。
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