QFLS-Maper 准费米能级检测仪

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一台可以评估材料效率潜力与损耗分析检测仪器

隆重推出QFLS-Maper，可视觉化呈现QFLS image，一眼即可掌握样品QFLS、Pseudo J-V、PLQY、EL-EQE等全貌；最快2分钟可透过Pseudo J-V分析材料效率的极限；极限3秒，就可以了解QFLS费米能级分布情况。

产品特色

1眼掌握材料整理全貌
2分钟评估材料潜力
3秒钟分析QFLS态样

我们将根据您的需求提供定制解决方案，并将传感技术集成到您的产品、产品应用和 OEM 解决方案中。告诉我们更多，我们会启发您的想法。

描述

1. 什么是 QFLS？(What is QFLS?)

定义： QFLS (Quasi-Fermi Level Splitting，准费米能级分裂) 代表材料在光照下的“内部电压上限”，直接反映材料内部的非辐射复合损失。

详细说明： QFLS 描述了光照下电子与空穴之间的非平衡态能级分布。它是一个定量的物理指标，数值等同于材料在理想状态下（无电阻损耗时）所能达到的最大开路电压 (iV_oc)。

可视化质量地图： 通过 QFLS 影像，您可以直观地观测材料内部的“质量分布”— QFLS 数值越高的区域，代表缺陷密度越低，非辐射复合 (Non-radiative recombination) 损失越小。
潜力预测： 这有助于研究人员在电池制备完成前，预判材料的效率潜力。

2. 什么是 Pseudo J-V？(What is Pseudo J-V?)

定义： Pseudo J-V 是一条排除串联电阻 (R_s) 影响后的“理想 J-V 曲线”，用于预测器件的理论效率极限。

详细说明： 与传统电性测量的 J-V 曲线不同，Pseudo J-V (拟态 J-V) 是利用光学数据（PLQY 与 QFLS）推算得出的。它不受器件结构（如电极接触不良或传输层电阻）的影响，因此能反映出光伏材料本身的“极限性能”。

应用价值： 将 Pseudo J-V 与真实 J-V (Real J-V) 叠合比较。
判断依据： 若两者重合度高，代表工艺较理想；若差距大（例如填充因子 FF 下降），则表明问题源自接触电阻或传输层，而非材料本身。这能协助您筛选高潜力配方，降低实验试错成本。

3. 核心价值：为什么需要 QFLS-Maper？(Core Value)

核心价值： 传统电性测量仅能反馈效率偏低，QFLS-Maper 能可视化呈现“哪里损失电压”以及“为何损失效率”。

详细说明： QFLS-Maper 整合了高通量成像技术，能在 3 秒内完成全场扫描。它解决了传统单点测试可能存在的片面性问题，将不可见的电压损失 (V_oc Loss) 转化为高分辨率图像。

哪里损失电压？ 通过 QFLS Mapping，定位样品边缘或局部的低电压热点 (Hotspots)。
为何损失效率？ 结合 PL/EL 影像与 Pseudo J-V 分析，甄别效率损失是来自“材料内部缺陷”还是“界面能级不匹配 (Energy Alignment)”，加速研发迭代周期。

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对比分析：QFLS-Maper 与传统检测手段

传统电性测量只能反馈“效率偏低”，却无法解释原因；而传统 PL 影像虽然能显示亮暗，却无法量化“损失了多少电压”。QFLS-Maper 克服了这些局限，通过全场影像扫描 (Full-Field Scanning) 技术，不仅能可视化呈现材料的均匀性，更能直接计算出排除电阻影响后的理论效率极限。以下是 QFLS-Maper 与传统检测手段的完整对比分析：

比较维度	传统 PL 检测 (Traditional PL)	QFLS-Maper 准费米能级检测仪
核心测量指标	发光强度 (Intensity) 仅测量相对荧光计数（Counts / a.u.），无绝对物理意义。	准费米能级分裂 (QFLS / iV_oc) 将荧光信号转换为绝对电压值（Volts / eV），代表器件的开路电压理论上限。
数据可比性	定性分析 (Qualitative) 数据受样品厚度、表面粗糙度、几何收光角度影响大，难以进行跨批次客观比较。	定量分析 (Quantitative) 基于热力学原理与 PLQY 绝对值校正，排除几何干扰，数据可跨样品、跨工艺直接比较。
检测速度	慢 / 单点测量传统光谱逐点或简单成像，若需换算 QFLS 通常需耗时的人工后处理。	极快 / 全场影像扫描 (Full-Field Scanning) • QFLS 影像：< 3 秒 • Pseudo J-V 预测：< 2 分钟
可视化能力	明暗分布图仅显示发光强弱，无法直接判断电压损失程度。	电压损耗地图 (V_oc Loss Map) 可视化呈现电位分布，精确显示“电压损失位置”及“效率损失成因”。
效率预测功能	无 / 需人工计算通常不直接输出器件效率预测。	内建 Pseudo J-V (拟态 J-V) 自动生成排除串联电阻影响后的理想 J-V 曲线，预测效率极限与填充因子 (FF) 潜力。
应用深度	表面质量检查主要观测缺陷多寡（如黑点、裂纹）。	损耗机制分析 (Loss Analysis) 区分损耗是来自“材料本质（非辐射复合）”还是“接触界面（传输层问题）”。
数据输出	原始光谱、强度影像。	QFLS Map, iV_oc 数值, Pseudo J-V 曲线, PLQY, EL-EQE, 原始光谱。

特色

系统设计

设备尺寸图：

与手套箱整合空间需求说明：

石英窗口位置示意图

手套箱下方需求最小空间示意图

规格

项目 (Item)	规格参数 (Specification)
扫描视野 / 类型 (FOV & Scan Type)	非传统单点 Raster Scan，单次曝光即可获取完整视场影像，避免长时间扫描导致的样品衰退
空间分辨率 (Spatial Resolution)	像素级分辨率 (Pixel-level Resolution)
光谱检测范围	580nm ~ 1000nm 标配 520nm 激光激发（亦可选配 405nm）
光学强度动态范围	10^⁻4 ~ 15 Suns 涵盖从微弱室内光到高强度聚光条件
光强控制精度 (Intensity Control)	提供高精度的光强变化控制，确保 QFLS 随光强变化的趋势分析准确。
测量速度	QFLS 影像：< 3秒 Pseudo J-V：< 2分钟

QFLS-Maper 超越了传统成像仅能“看见强弱”的局限，透过严谨的光物理模型，将抽象的荧光信号转译为具体的电学指标。为了协助您精准解读测试数据，以下整理了系统输出的核心参数定义，及其在材料筛选与器件优化过程中的实际应用价值：

输出项目 (Term)	中文名称	标准化定义 (Definition)	应用价值 (Value)
QFLS (Value)	准费米能级分裂数值	描述光照下光生载流子（电子与空穴）之间的非平衡态能级分布能量差 (eV)。	理论基础 (Theoretical Basis)：直接量化材料的热力学电压潜力，是计算 iV_oc 的核心物理量。
QFLS Image	准费米能级分裂影像	利用荧光成像技术，将样品各点的 QFLS 数值转化为可视化的伪彩图。	可视化 (Visualization)：直观掌握材料整体的均匀性，快速定位边缘缺陷、低电压死区 (Dead zone) 与热点。
iV_oc	隐含开路电压	从 QFLS 数值推导出的理论开路电压 (Implied Open-Circuit Voltage)。	材料快筛 (Screening)：评估钙钛矿薄膜质量的关键指标，反映材料在理想条件下的最大电压输出能力。
Pseudo J-V	拟态 J-V 曲线	基于 PLQY 与 QFLS 数据推算出的“无串联电阻影响”的理想电流-电压曲线。	预测极限 (Prediction)：预测器件的理论效率上限。与真实 J-V 比较，可精准诊断传输层电阻导致的 FF 损失。
PLQY	光致发光量子产率	定义为发射光子数与吸收光子数的比率 (Photon emitted / Photon absorbed)。	量化复合 (Quantification)：直接量化非辐射复合 (Non-radiative recombination) 的程度，数值越高代表缺陷越少。
PLQY Image	荧光量子产率影像	将 PLQY 数值进行空间成像，显示样品表面各点的发光效率分布。	缺陷分布 (Defect Mapping)：直观显示非辐射复合中心的空间位置，判断是局部点状缺陷还是大面积均匀性问题。
EL-EQE	电致发光量子效率	在通电状态下，测量器件发出的光子数与注入电子数的比率。	注入效率 (Injection Efficiency)：评估完整器件 (Finished Devices) 的载流子注入能力与复合状况。
EL Image	电致发光影像	在通电激发下获取的器件发光影像。	器件诊断 (Device Diagnostics)：用于检查电极接触不良、裂纹 (Cracks) 以及局部短路 (Shunts) 等工艺缺陷。
In Situ PL	原位时间分辨荧光	针对样品进行随时间变化的原位 (In-situ) 荧光光谱或影像监测。	动态分析 (Dynamic Analysis)：监测材料在光照或环境压力下的衰退过程 (Degradation) 或相分离行为 (Phase segregation)。

应用

适用样品类型 (Applicable Samples)

单结 / 叠层钙钛矿太阳能电池 (Single-junction / Tandem Perovskite Solar Cells)
钙钛矿薄膜与半电池结构 (Perovskite Films & Half-cells)
新型光伏材料与钝化层 (Passivation Layers)

1. 适用对象与研发价值 (Target Audience & Value)

QFLS-Maper 专为光伏领域的材料科学家与器件工程师设计，提供从“基础材料筛选”到“完整器件失效分析”的标准化检测方案。

适用对象	样品形态	分析目的与价值
材料开发者 (Material Scientists)	薄膜 / 半电池 (Thin Films / Half-cells)	评估本质材料质量与钝化效果：在不需制作完整电池的情况下，直接测量钙钛矿层的缺陷密度与载流子寿命潜力。利用 QFLS 数值量化材料在理想状态下的最大开路电压 (iV_oc)。
器件工程师 (Device Engineers)	完整器件 / 组件 (Devices / Modules)	定位结构缺陷与界面损失：评估完整电池结构下的电学表现。特别用于诊断因传输层 (ETL/HTL) 接触不良、能级不匹配 (Energy Level Mismatch) 或界面复合所导致的额外 V_oc 损失。

2. 典型使用流程：从筛选到诊断 (Typical R&D Workflows)

QFLS-Maper 针对不同研发阶段，提供具备物理意义的标准化检测逻辑，协助研究人员快速制定决策。

流程一：薄膜配方筛选 (Film Recipe Screening)

适用场景： 在不制作完整电池的情况下，快速评估钙钛矿吸光层本身的质量。
操作逻辑：
1. 样品准备： 将沉积在玻璃上的薄膜样品 (Glass/Perovskite) 放入载台。
2. 数据获取： 扫描获取 QFLS 影像与 PLQY 数值。
3. 决策依据： 直接读取 iV_oc (隐含开路电压)。若数值低于预期，代表材料内部缺陷密度过高，需调整前驱体配方或退火工艺，无需进行后续的传输层沉积。

流程二：界面与传输层优化 (Layer-by-Layer Interface Optimization)

适用场景： 判断电子传输层 (ETL) 或空穴传输层 (HTL) 是否与钙钛矿层能级匹配，或是否造成界面复合损失。
操作逻辑： 采用逐层测试 (Layer-by-layer Testing) 策略，比较堆叠前后的数值变化：
1. 基准线 (Baseline)： 先测量纯钙钛矿层 (Glass/PVK) 的 QFLS 数值。
2. 堆叠测试： 测量覆盖传输层后的样品 (例如 Glass/ETL/PVK)。
3. 决策依据： 若堆叠后的 QFLS 数值显著下降（与基准线相比），代表该传输层引入了严重的界面非辐射复合 (Interface Non-radiative Recombination)，需更换传输材料或进行界面钝化处理。

流程三：完整器件失效分析 (Device Loss Analysis)

适用场景： 实体电池效率 (PCE) 低于预期，需要厘清是“材料不好”还是“电极接触不好”。
操作逻辑：
1. 理论极限测量： 使用 QFLS-Maper 测得该器件的 Pseudo J-V 曲线 (排除电阻影响的理想曲线)。
2. 差异比对： 导入该器件的真实电性测量数据 (Real J-V)。
3. 决策依据：
  - 若两条曲线高度重合：代表器件结构良好，效率瓶颈在于材料本身的复合损失（需回到流程一优化配方）。
  - 若 Real J-V 的填充因子 (FF) 显著低于 Pseudo J-V：代表材料没问题，损失主要来自串联电阻 (R_s) 或载流子传输障碍（需优化电极接触或传输层导电率）。

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QFLS-Maper 常见问题与选型指南 (FAQ)

这里整理了关于 QFLS-Maper 的核心功能、测量原理与数据解读方式，协助您评估这套系统如何应用于光伏材料筛选与器件优化流程。

核心功能与应用场景

QFLS-Maper 主要解决什么问题？为什么需要它？

核心价值：加速材料筛选与缺陷定位。 传统电学测试只能告诉您“电池效率低”，QFLS-Maper 则能透过影像化技术，直接告诉您“哪里存在开压损失 (Voc loss)”以及“为什么效率下降”。它整合了 QFLS（准费米能级分裂）、PLQY 与 PL/EL 影像，能快速将非辐射复合损失（Non-radiative recombination loss）可视化。相比传统单点测试，这能助您直观判断样品均匀性，对开发配方、优化钝化层或工艺放大验证都更有效率。

单次测试需要多久？适合高通量 (HTP) 筛选吗？

适合。系统设计初衷即为配合快速迭代的研发节奏。 在单点或快速成像模式下，典型输出时间约在 3 秒量级；若进行高分辨率的大面积 Mapping（扫描成像），流程通常在分钟级别完成。这意味着您可以在一天内筛选数十至上百个样品，快速建立“工艺参数 vs. 光电质量”的数据库，大幅缩短工艺窗口 (Process Window) 的探索时间。

QFLS-Maper 只能测量电池器件吗？薄膜样品可以测吗？

两者皆可，且应用目的不同：

薄膜 (Films)： 用于评估本征材料质量与钝化效果。例如钙钛矿层的缺陷密度或载流子寿命潜力。
器件 (Devices)： 用于评估完整结构下的电学表现。特别适用于定位因传输层 (ETL/HTL) 接触不良或界面复合所导致的额外电压损失。

技术原理与数据解读

什么是 QFLS Map？它跟一般的 PL 荧光影像有什么不同？

PL 看“发光强弱”，QFLS Map 看“电压潜力”。 一般的 PL（光致发光）影像强度容易受到样品厚度、表面粗糙度或光采集效率影响，难以直接跨样品比较。QFLS Map 则是基于热力学原理，将荧光信号转换为“准费米能级分裂 (Quasi-Fermi Level Splitting)”数值，也就是该点在开路状态下所能达到的内部电压上限。这是一个定量的物理指标，能让您在不同批次、不同工艺条件下，客观比较样品的 Voc 潜力与非辐射损失分布。

Pseudo J-V (Implied J-V) 是什么？对研发有什么帮助？

这是一张“排除电阻影响后”的理想 J-V 曲线。 Pseudo J-V 利用光学信号推算出器件在没有串联电阻 (Rs) 影响下的理论电流-电压特性。

应用情境： 当实测效率 (PCE) 偏低时，对照 Pseudo J-V 与真实 J-V 曲线，若两者重合度高，代表问题出在材料本身的复合 (Recombination)；若两者差距大（例如 FF 显著下降），则问题通常源自接触电阻或传输层的载流子传输障碍。这能帮您快速理清优化方向是该“调整配方”还是“优化界面”。

什么时候该用 PL？什么时候该用 EL？

系统支持这两种模式，建议依据测试目的切换：

PL (光致发光)： 非接触式测量。适合在半成品/薄膜阶段检查材料质量、结晶均匀性与钝化层缺陷。
EL (电致发光)： 接触式测量（需通电）。适合在成品阶段检查注入效率、电极接触状况以及因电流注入引起的局部热斑或分流 (Shunt) 路径。

在什么情况下，用 PLQY 推算 QFLS 的结果可能不准？

这通常发生在不符合“详细平衡原理 (Detailed Balance)”或“互易关系 (Reciprocity)”的特殊样品上。 常见干扰因素包括：

相分离 (Phase Separation)： 混合卤素钙钛矿中出现低能隙富集区。
能量漏斗效应 (Charge Funnelling)： 载流子被引导至特定发光中心，导致发光效率与全局载流子浓度脱钩。

在这些极端物理情境下，光学读数与电学电位之间的转换公式可能需要修正，判读数据时需参照光谱特征谨慎评估。

输出规格与采购评估

QFLS-Maper 系统会输出哪些图表与数据？

为了方便后续分析与发表，系统提供多层次的数据格式：

影像图谱 (Maps)： QFLS Map、Voc loss Map、PL/EL Intensity Map。
量化数据 (Data)： 绝对光谱数据、PLQY 数值、Pseudo J-V 曲线参数 (i-Voc, i-FF)。
原始文件 (Raw)： 支持 CSV 与通用影像格式导出，方便导入 Origin、Python 或 MATLAB 进行二次处理。

我该如何评估这套系统是否适合我的实验室？

您只需要确认以下 4 点需求，我们即可协助判断：

样品形态： 纯薄膜、半电池还是完整封装器件？
尺寸范围： 一般实验室小片（如 1×1 cm）还是组件级大面积？
目标波段： 研究的材料能隙范围（例如钙钛矿、硅基、CIGS 或叠层电池）。
关键指标： 您最想解决的问题是“提升 Voc”、“改善均匀性”还是“分析 FF 损失”？

专家观点：如何利用 QFLS-Maper 找到 Voc 损失的根因？

如何利用 QFLS-Maper 找到 Voc 损失的根因？

我们建议采用“定位→光谱→关联”的三步分析法：

定位： 先看 QFLS Map，框出电压偏低的异常区域 (ROI)。
光谱： 比较该区域与正常区域的 PL 光谱与 Pseudo J-V 差异，判断是缺陷密度高（PLQY 低）还是能隙变动。
关联： 将影像特征与工艺参数（如退火温度、旋涂转速）进行回归分析，锁定造成非均匀性的工艺变量。

应用文献

2025

Yttrium oxide engineered substrate enables improved durability for perovskite solar cells

Haibing Wang, Yansong Ge, Wenlong Shao, Xingyu Xiong, Guang Li, Nengxu Li, Xuzhi Hu, Guoyi Chen, Kailian Dong, Wei Ai, Zixi Yu, Zhimiao Zheng, Chen Wang, Fang Yao, Xiaojuan Cao, Songzhan Li, Jianwei Zhao, Weijun Ke, Chen Tao, Yi Hou, Annamaria Petrozza & Guojia Fang Published: 28 October 2025 https://doi.org/10.1038/s41467-025-64548-y

… The characterization of quasi-Fermi level splitting (QFLS) was conducted by QFLS-Maper (Enli Technology Co., Ltd). …

Reference to：QFLS-Maper

Unveiling the Myths of Co-Deposition of Hole Conductors and Perovskite Layers

Xi Yang, Kaifeng Jing, Hengyu Zhang, Qianyi Li, Dongyang Li, Patrick W. K. Fong, Zhenyi Ni, Zi Jing Wong, Gang Li, Guang Yang First published: 08 December 2025 https://doi.org/10.1002/smll.202513227

… The EQE measurements were conducted using a QE-R3011 system from Enli Technology Co. The QFLS measurements were performed using a QFLS-Maper from Enli Technology Co. … recorded by an LED photoluminescence quantum yield measurement system (Enli Tech LQ-100) equipped with a Keithley 2400 Source Measure Unit.

Reference to：QFLS-Maper, QE-R, LQ-100

实证

　　SS-ZXR 的 60 分钟光强稳定性测试结果。依据 AM0 模拟器规范标准评价光强不稳定度小于 0.7%，结果属 A 级稳定性。