2021 Nat. Commun., 发现钙钛矿稳定性逆转! 德国研究机器学习温度影响
因精准才能顶尖！
Nature Communications (IF 14.919) 刊登德国爱尔朗根-纽伦堡大学的一项研究。研究团队透过高通量机器人学习，发现钙钛矿中温度引起的稳定性逆转。
钙钛矿材料为制造高性能光电器件开辟了新途径，其中基于 FAPbI3 的多阳离子钙钛矿，因为其优异的光电性能而备受关注。在这项研究中，研究团队使用高通量技术搭配机器学习，分析多阳离子钙钛矿的稳定性。分析后，研究团队发现当老化温度降低至低于 100 °C 时，有机：无机阳离子比例的影响会发生逆转。具体而言，有机阳离子（例如 MA）实际上是一种稳定性增强剂，而无机阳离子（例如 Cs/Rb）在 100 °C 以下是一种稳定性杀手。作者将这种现象定义为钙钛矿中的稳定性逆转，也称为器件稳定性。
高通量机器人系统的工作流程
研究团队使用高通量机器人 (HTRobot) 结合机器学习来评估不同老化条件下，混合阳离子钙钛矿的光热稳定性。下图中， (a) 为 ABX3 钙钛矿的晶体结构，其中A表示一价阳离子，B表示铅，X表示卤化物。在此研究中， FAPbI3 为主体材料，再以甲基铵 (MA)、铯 (Cs)、铷 (Rb) 和钾 (K) 作为组合阳离子。如下图 (b) 所示，HTRobot 系统从少量母液开始，自动混合以形成所需的前体，然后再进行稳定性测试。详细的工作流程如下图 (c) 所示。HTRobot 自动合成材料，总共制造了超过 1,000 个样品。
研究团队使用太阳光模拟器、光焱科技量子效率测量系统等仪器进行分析，研究结果显示在高老化温度下，多阳离子钙钛矿中增加有机阳离子（例如甲基铵）或减少无机阳离子（例如铯）会对光/热稳定性产生不利影响；但低于 100°C，影响则相反。研究团队更进一步确定，结合至少 10 mol.% MA 和高达 5 mol.% Cs/Rb 可以最大限度地提高器件工作温度（<100°C）下的器件稳定性。在 30°C 光照下，含甲基铵的钙钛矿太阳能电池在工作 1,800 小时后，其效率与初始效率相比，损失可以忽略不计。
光焱科技量子效率测量系统除了用于太阳能电池的 EQE (External Quantum Efficiency) 光谱分析，同时对于太阳能电池在太阳光模拟器下的短路电流，也提供了Jsc (short-circuit current density) 的比对，以证明实验的真确性！
(a) CsxMA0.15-xFA0.85PbI3 钙钛矿太阳能电池的外部量子效率 (EQE)。
(b) FAPbI3 和 CsxMA0.15-xFA0.85PbI3 (x = 0、5、10 和 15%) 钙钛矿太阳能电池的电流密度-电压 (J-V) 曲线。
关键词：钙钛矿、Perovskite、稳定性逆转、stability reversal 、高通量机器学习、high-throughput robotic learning、量子效率、Quantum Efficiency
