顶刊收割机钙钛矿(顶刊收割机钙钛矿)
1. 陈棋Adv. Mater.:钙钛矿太阳能电池的应力调控策略
如今,由于有机-无机卤化物钙钛矿具有出色的光电性能,它们已成为研究最深入的光伏材料之一。钙钛矿太阳能电池(PSC)的功率转换效率(PCE)在几年内从3.8%提高到24.2%。但是,PSC的不稳定性仍然是其商业化的最大障碍。目前,研究者已经通过多种方法来提高材料的耐湿气,氧气和热电应力性能,而不会严重影响器件效率。
北京理工大学的陈棋教授课题组研究了钙钛矿薄膜中通过A位掺入的残余应力松弛。在(FAPbI3)0.85(MAPbBr3)0.15钙钛矿薄膜上通过晶格重构进行后处理过程,以调节沿薄膜厚度方向的残余应力分布。研究团队详细讨论了控制界面残余应力松弛的潜在机制。所得器件的PCE从20.02%提高到21.48%,并且获得了显着的稳定性:观察到在没有封装的情况下暴露于环境中超过1000小时仅有轻微的下降。
此外,作者发现钙钛矿薄膜表面晶格上的一个位点合金化导致界面构型类似于“骨关节”,从而在热循环测试中为外部应力提供了缓冲作用。
文献链接:
Interfacial Residual Stress Relaxation in Perovskite Solar Cells with Improved Stability (Adv. Mater., 2019, DOI: 10.1002/adma.201904408)
2. 崔屹Joule:低温电磁分解有机-无机卤化物钙钛矿的分解机理及原子结构
尽管混合有机-无机卤化物钙钛矿太阳能电池取得了快速进展,但由于其对电子束辐射和环境暴露的极端敏感性,因此无法使用透射电子显微镜研究其原子结构。
美国斯坦福大学的崔屹教授团队开发了低温电子显微镜(cryo-EM)的方法,可在原子分辨率成像的各种操作条件下保存极为敏感的钙钛矿,甲基铵碘化铅(MAPbI3)。研究发现短时间的紫外线照射和仅在空气中暴露10 s后样品表面变粗糙,碘化铅纳米颗粒在MAPbI3纳米线的表面上沉淀,而传统的X射线衍射仍未发现这些现象。
作者确定了关键电子剂量的定义,并且在低温条件下,MAPbI3的此值在1.49 A˚空间分辨率下为12 e-/A˚2。这个结果强调了cryo-EM的重要性,因为传统技术无法捕获样品的形态和结构方面的重要纳米级变化,而这些变化对钙钛矿型太阳能电池的稳定性和性能具有重要意义。
文献链接:
Unravelling Degradation Mechanisms and Atomic Structure of Organic-Inorganic Halide Perovskites by Cryo-EM (Joule, 2019, DOI: 10.1016/j.joule.2019.08.016)
3. 韩宏伟和梅安意Adv. Energy Mater.:卤化物钙钛矿太阳能电池添加剂的综述
添加剂被广泛用于高效、稳定和无滞后的钙钛矿太阳能电池,并在钙钛矿太阳能电池(PSC)的各种进展中发挥重要作用。
华中科技大学的韩宏伟教授和梅安意教授在这篇综述中对用于PSC的各种添加剂进行了总结,并概括了它们的作用机理以及对器件性能的影响。添加剂的主要作用是调节钙钛矿薄膜的形态,稳定基于甲酰胺基(FA)和铯(Cs)的钙钛矿的相,调节PSC中的能级排列,抑制钙钛矿中的非辐射复合,消除磁滞现象,增强PSC的稳定性。
文献链接:
A Review on Additives for Halide Perovskite Solar Cells (Adv. Energy Mater., 2019, DOI: 10.1002/aenm.201902492)
4. 戚亚冰和王国峰ACS Nano:有机-无机杂化钙钛矿中的表面缺陷动力学:从机理到界面性质
有机-无机杂化钙钛矿(OHP)凭借其出色的光电性能和低成本制造,已在光伏和发光二极管研究界引起了广泛关注。钙钛矿中的缺陷会影响器件的效率和稳定性,并在离子迁移方面具有潜在影响。
日本冲绳科学技术研究院大学的戚亚冰教授和匹兹堡大学的王国峰教授在这项研究中,在原子尺度上研究了CH3NH3PbBr3(MAPbBr3)中固有缺陷的动力学行为和电子性质。作者使用扫描隧道显微镜来明确显示空位辅助运输个别离子的发生以及OHP表面空位缺陷簇的存在。作者将这些观察结果与密度泛函理论(DFT)计算相结合,以确定这种离子运动的机理,并表明表面的离子迁移能垒以及迁移机理取决于晶体的方向。DFT计算还表明,空位缺陷簇可以显着地改变钙钛矿表面的局部功函数,从而有望改变器件中的界面电荷传输。这项工作提供了对OHP中离子迁移机制的微观洞察,并且还提供了从接口工程角度改进设备的有用信息。
文献链接:
Surface Defect Dynamics in Organic−Inorganic Hybrid Perovskites: From Mechanism to Interfacial Properties (ACS Nano, 2019, DOI: 10.1021/acsnano.9b06585)
5. Sai-Wing Tsang Adv. Energy Mater.:填充系数超过80%的高性能钙钛矿太阳能电池无掺杂共面D-π-D空穴传输材料的合理设计
作为有前途的光伏技术,钙钛矿太阳能电池(PSC)由于其出色的吸光性,电荷载流子传导性,具有成本效益的溶液加工制造技术,尤其是其较高的功率转换效率(PCE)而备受关注。基于spiro-OMeTAD或PTAA的PSC的PCE已超过22%。但是,这两个基准HTM的未来应用将遭受其高成本的困扰,这是它们合成和纯化过程复杂所导致的。
此外,由于固有的空穴电导率不足,sprio-OMeTAD和PTAA通常都需要使用盐或小分子进行额外的掺杂工艺。尽管导电性有所改善,但是这些掺杂物的使用不仅使器件制造复杂化,而且对所得PSC的稳定性构成威胁。因此,迫切需要开发低成本的不含掺杂剂的有机HTM,该有机HTM可以替代基于spiro-OMeTAD或PTAA的HTM,并进一步提高器件效率和稳定性。
香港城市大学的Sai-Wing Tsing教授报道了两种新型的D-π-D空穴传输材料(HTM),分别缩写为BDT-PTZ和BDT-POZ,它们由BDT作为π-共轭连接体,PTZ/ POZ作为供体单元。以上两个HTM作为无掺杂HT层部署在p-i-n钙钛矿太阳能电池(PSC)中,分别具有出色的功率转换效率为18.26%和19.16%。尤其是,BDT-POZ表现出卓越的填充因子,为81.7%。这与其通过稳态/瞬态荧光光谱和空间电荷限制电流技术验证的更有效的空穴提取和传输相一致。单晶X射线衍射表征表明这两个分子具有不同的堆积趋势,这可能解释了PSC中各种界面空穴传输能力。
文献链接:
Rational Design of Dopant-Free Coplanar D-π-D Hole-Transporting Materials for High-Performance Perovskite Solar Cells with Fill Factor Exceeding 80% (Adv. Energy Mater., 2019, DOI: 10.1002/aenm.201901268)
6. 徐庶Angew. Chem. Int. Ed.:通过水-油界面合成方法控制CH3NH3PbBr3钙钛矿纳米晶体的生长
由于有机-无机卤化铅钙钛矿纳米晶体(LHP NCs)的超快形成速度,因此科研工作者对其反应动力学的认知十分有限。
河北工业大学徐庶教授开发了MAPbBr3 NCs的水-油界面合成,将反应时间延长至数十分钟。该方法可以原位监测MAPbBr3 NC的形成过程,并通过延长反应时间在单个反应中观察从438nm到534nm的连续光谱演变。该方法的实施取决于降低PbBr64-八面体的形成速率和MA的扩散速率。PbBr64-的形成是决定反应速率的步骤,双相体系为控制MA的传质提供了良好的反应条件。
文献链接:
Controlled Growth of CH3NH3PbBr3 Perovskite Nanocrystals via a Water-Oil Interfacial Synthesis Method (Angew. Chem. Int. Ed., 2019, DOI: 10.1002/anie.201910225)
7. 向万春Nat. Commun.:混合卤化物无机钙钛矿太阳能电池中钡诱导的相分离和带隙减小
全无机金属卤化物钙钛矿正在向有效的长期稳定材料和太阳能电池发展。元素掺杂,特别是在铅位上的掺杂,已被证明是一种获得有效且稳定的无机钙钛矿型太阳能电池所需的薄膜质量和材料相的有用策略。
武汉理工大学向万春教授通过在CsPbI2Br中添加钡来演示其功能。作者发现钡没有掺入钙钛矿晶格中,但会引起相偏析,与前体化学计量相比,碘化物/溴化物的比率发生变化,因此钙钛矿相的带隙能降低。钡含量为20mol%的器件显示出14.0%的高功率转换效率,并极大地抑制了无机钙钛矿内部的非辐射复合,产生了1.33 V的高开路电压,电致发光的外量子效率为10−4。
文献链接:
Ba-induced phase segregation and band gap reduction in mixed-halide inorganic perovskite solar cells (Nat. Commun., 2019, DOI: 10.1038/s41467-019-12678-5)
8. Jian Wang Nano Energy:通过将机器学习方法与第一性原理计算相结合,在光伏系统中发现稳定且无毒的有机-无机杂化钙钛矿杂化材料
传统的试错法严重限制和阻碍了高性能功能材料的搜索,尤其是当搜索空间很大时。快速寻找高级功能材料一直是研究的热点,并引起了许多实验和理论研究的关注。
香港大学的Wang Jian教授通过将机器学习方法与密度泛函理论(DFT)计算相结合,提出了一种目标驱动方法,以加快从230808个HOIP候选对象中发现用于光伏应用的隐藏混合有机-无机钙钛矿(HOIP)的速度。作者在对潜在的HOIP候选对象施加两个标准(即电荷中性条件和稳定性条件)之后,随后进行机器学习(ML)筛选,选择了686个具有适当带隙的正交晶状HOIP。在机器学习筛选中,使用包括梯度增强回归(GBR),支持向量回归(SVR)和核岭回归预测(KRR)在内的三种ML模型进行集成学习,以预测38086 HOIP候选者的带隙。
最终,通过DFT计算并在太阳能电池具有适当的带隙的情况下验证了132种稳定且无毒类HOIP。在本研究中,不仅发现了一系列未经探索的稳定且无毒的HOIP,可用于进一步的实验合成,而且还构建了新的HOIPs数据库,因此有利于将来的功能材料设计。
文献链接:
Global discovery of stable and non-toxic hybrid organic-inorganic perovskites for photovoltaic systems by combining machine learning method with first principle calculations (Nano Energy, 2019, DOI: 10.1016/j.nanoen.2019.104070)
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