研究目的
利用机器学习工具研究电池制造材料、沉积方法和储存条件对钙钛矿太阳能电池稳定性的影响。
研究成果
总结出了能获得更稳定细胞的材料与方法，并验证了高湿度、高温及强光照的负面影响。该研究还表明，此类分析有助于更好地回顾和理解文献、把握整体情况，从而为提高稳定性得出一些有价值的结论。
研究不足
钙钛矿太阳能电池的稳定性研究尚未建立标准化的测试与报告规范，由于测量和存储条件不统一，且报告内容缺乏清晰性与完整性，这限制了机器学习技术的应用。
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钙钛矿太阳能电池稳定性的机器学习分析
DOI：10.1016/j.solmat.2019.110284
期刊：Solar Energy Materials and Solar Cells
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本研究从181篇已发表论文中构建了包含404个有机铅卤钙钛矿电池长期稳定性数据的数据库，并采用关联规则挖掘与决策树等机器学习工具进行分析，探究了电池制造材料、沉积方法和储存条件对电池稳定性的影响。研究发现：对于常规电池结构，混合阳离子钙钛矿、多步旋涂作为单步沉积法、DMF+DMSO前驱体溶液及氯苯反溶剂对稳定性具有积极作用；SnO2致密电子传输层、PCBM第二电子传输层、无机空穴传输层或无空穴传输层结构、LiTFSI+TBP+FK209及F4TCNQ空穴传输层添加剂以及碳背电极均能提升稳定性。低湿度储存条件下的电池稳定性如预期更优。倒置结构电池在潮湿环境中降解略快，但采用特定材料组合（如混合阳离子钙钛矿、PTAA/NiOx空穴传输层、PCBM+C60电子传输层及BCP中间层）可获得更高稳定性。
作者：
?a?la Odaba??，Ramazan Y?ld?r?m
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