研究目的
寻找用于太阳能电池应用的新型高性能二维光伏（2DPV）材料。
研究成果
该研究从ICSD数据库的187093种化合物中成功筛选出26种高性能二维光伏候选材料，其中Sb2Se2Te、Sb2Te3和Bi2Se3的转换效率显著高于其他材料。该方法可推广应用于其他功能材料的搜索。
研究不足
该方法严重依赖于昂贵的计算资源和全面的材料数据库。
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机器学习加速新型二维光伏材料的发现
DOI：10.1021/acs.jpclett.0c00721
期刊：The Journal of Physical Chemistry Letters
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
寻找新型高性能二维光伏（2DPV）材料是太阳能电池应用领域的重要研究方向。本研究开发了一种基于机器学习算法与高通量筛选相结合的高效方法，从187093种已实验鉴定的无机晶体结构中成功筛选出26种2DPV候选材料，并通过密度泛函理论计算预测了其转换效率。结果表明，Sb2Se2Te、Sb2Te3和Bi2Se3的转换效率显著高于其他材料，使其成为极具应用前景的2DPV候选材料。随后我们分析了这些材料的优异光伏性能，建立了与光伏特性相关的潜在结构关系，为进一步研究2DPV材料提供了重要依据。鉴于材料数据库的快速发展，该方法不仅为寻找新型2DPV材料提供了高效途径，还可应用于多种功能材料的探索。
作者：
Hao Jin，Huijun Zhang，Jianwei Li，Tao Wang，Langhui Wan，Hong Guo，Yadong Wei
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