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为机器学习和材料设计合理化钙钛矿数据

DOI：10.1021/acs.jpclett.8b03232 期刊：The Journal of Physical Chemistry Letters 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 机器学习因大量钙钛矿可形成性数据的可用性，近期被用于新型钙钛矿设计。可靠结果应基于能尽可能揭示材料本质的有效可信数据。本研究开发了一套流程，用于判定实验中存在且存储于Materials Project数据库内、所有化学式为ABX3和(A′A′′)(B′B′′)X6的化合物的可形成性。我们的结果大幅扩充了钙钛矿可形成性数据，并修正了先前ABO3化合物数据中可能存在的错误。此外，采用多模型方法的机器学习识别出当前实验数据中可形成性结果存疑的A2B′B′′O6化合物，因此需要进一步实验验证。这项工作为清理钙钛矿可形成性数据、开展未来可靠的机器学习研究铺平了道路。
作者： Qichen Xu，Zhenzhu Li，Miao Liu，Wan-Jian Yin
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

制定一种流程，用于识别所有具有ABX3和(A′A′′)(B′B′′)X6化学计量比的钙钛矿化合物（这些化合物存在于实验中并存储于Materials Projects数据库）的可成形性，并修正先前ABO3化合物数据中可能存在的错误。

研究成果

该研究开发了一种识别ABX3和A2B′B′′X6化合物钙钛矿形成能力的方法，在扩展先前钙钛矿数据的同时修正了ABO3化合物中的错误?；诘鼻笆莸幕餮岸愿祁芽笮纬赡芰κ迪至烁咴げ饩龋蠢纯煽康幕餮肮ぷ髌唐搅说缆?。

研究不足

由于ICSD中不可避免的人为和测量误差，数据的有效性无法得到完全保证。该研究还发现了一些具有可疑形成能结果的化合物，这些化合物需要进一步的实验验证。

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