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AEM：混合学习实现自动化制备钙钛矿太阳能电池的重复性 >24% 效率

计算材料学 2025-11-26 08:50
文章摘要
本文针对钙钛矿太阳能电池制备过程中对工艺波动和环境变化敏感导致性能重复性差的问题，提出了一种融合混合机器学习与高通量实验的自主优化框架。研究通过改进的梯度上升方法在五维参数空间中优化制备工艺，建立了工艺参数与光伏性能的非线性关系模型。经过7轮144组实验验证，该系统将器件效率从人工操作的20.6%提升至24%以上，同时将变异系数从>25%降至4.7%以下，显著提高了制备重复性。研究还揭示了开路电压与短路电流、填充因子之间的解耦机制，为多目标优化提供了新思路，为钙钛矿太阳能电池的可扩展制造和材料开发奠定了基础。
AEM：混合学习实现自动化制备钙钛矿太阳能电池的重复性 >24% 效率
查看文献： Hybrid Learning Enables Reproducible >24% Efficiency in Autonomously Fabricated Perovskites Solar Cells
查看期刊：Advanced Energy Materials
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