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通过高通量第一性原理计算与机器学习加速二维光电八面体氧卤化物的发现

DOI：10.1021/acs.jpclett.9b02420 期刊：The Journal of Physical Chemistry Letters 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 传统的试错法是大规模搜寻新型光电材料的障碍。本研究提出一种结合高通量第一性原理计算与机器学习的方法，用于预测具有优异光电性能的二维八面体氧卤化物。我们基于包含300种二维八面体氧卤化物几何与电子性质的密度泛函计算数据集，开发了高效机器学习模型。该模型将5000种二维八面体氧卤化物的光电材料筛选效率显著提升。模型中提出的畸变堆叠八面体因子对机器学习预测起关键作用，成功预测出多种具有适中带隙、高电子迁移率及超高吸收系数的潜在二维光电八面体氧卤化物。
作者： James P. Lewis，Qing-Bo Yan，Gang Su，Xing-Yu Ma
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研究概述 实验方案

研究目的

利用高通量第一性原理计算与机器学习相结合的方法，加速发现具有更优性能的二维光电八面体氧卤化物。

研究成果

该研究成功开发了一种结合高通量第一性原理计算与机器学习的方法，用于发现性能优异的光电有机-无机杂化材料（OOHs）。筛选出六种具有合适带隙和高载流子迁移率的稳定OOHs，其中三种（Bi2Se2Br2、Bi2Se2BrI和Bi2Se2I2）展现出显著的吸收能力，有望成为电子器件和光伏器件的候选材料。

研究不足

该研究的局限性在于密度泛函理论（DFT）计算的计算成本较高，以及需要更大的数据集来提高机器学习预测的准确性，特别是对于像含混合元素的OOHs这样的复杂体系。

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