北京
华南理工大学李宁、KeyouYan、LeiYing等人的研究表明，有机太阳能电池（OSCs）的溶剂优化工作在很大程度上仍依赖经验，需要在庞大的配方体系中反复制备器件并开展表征。该团队提出一套高通量研究流程，用于确定非富勒烯受体（NFA）基有机太阳能电池溶剂优化的品质因数（FoM）。以D18:L8BO体系为研究模型，借助高通量实验制备多种溶剂配方，并在薄膜成膜过程中开展原位光学表征。机器学习分析表明，薄膜沉积过程中供体-受体初始吸收比(I_D/A)是核心品质因数，可实现有机太阳能电池溶剂的高效优化。综合表征明确了优化配方对应的光物理与形貌特性。在多种聚合物：Y系列非富勒烯受体体系上的验证结果进一步证明，I_D/A可作为溶剂优化的品质因数。本研究建立了一套可实验实现的方案，将大范围溶剂配方探索与定向器件验证整合为数据驱动的研究流程，为加快有机太阳能电池研发提供了实用途径。
文献信息
IdentifyingaFigureofMeritforSolventOptimizationinNon-FullereneOrganicSolarCellsviaHigh-ThroughputExperiments
KangAn,XinZhang,XinyuJiang,XingwangKang,FeiyueLu,XueWang,ZiyuXiong,WeiMeng,LiangGao,SarathlalKoyilothVayalil,KeyouYan,LeiYing,JiapingLin,StephanV.Roth,NingLi
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.75344
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