1.基于两步贝叶斯机器学习的低毒性溶剂环境空气加工钙钛矿太阳能电池
钙钛矿太阳能电池(PSCs)的低成本工业化应用需要环保且可规模化的制备工艺。然而，在多变量相互关联的复杂实验中实现高质量钙钛矿层的优化极具挑战。为此，西北工业大学陈睿豪，刘哲和王洪强等人提出了一种两步机器学习方法，结合贝叶斯优化框架，开发了一种基于低毒性溶剂磷酸三乙酯(TEP)的环境空气加工工艺。该方法通过溶解度预测模型与器件效率预测模型的协同优化，快速确定了TEP基前驱体溶液的理想配方，并采用真空淬火辅助沉积技术，在环境空气条件下(23°C，~50%相对湿度)实现了FAPbI₃钙钛矿器件24.26%的功率转换效率(PCE)。这项工作展示了机器学习在加速满足工业化需求的制备工艺开发中的巨大潜力。
Luyao Ma, Chong Liu, Yang Pu, Yuhui Jiang, Ning Jia, Ruihao Chen, Zhe Liu, Hongqiang Wang,Low-toxicity solvent processing in ambient air for perovskite solar cells via two-step Bayesian machine learning,Journal of Energy Chemistry,2025,ISSN 2095-4956,
https://doi.org/10.1016/j.jechem.2025.08.001.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095495625006424)
2.量子阱封装实现空气制备准二维钙钛矿深蓝光发光二极管的长效稳定性
纯溴准二维钙钛矿在空气制备的钙钛矿发光二极管(PeLEDs)中取得了显著进展，但其超薄量子阱的高表面活性导致深蓝光发射薄膜在环境条件下仍面临长期稳定性和光学可调性的挑战。本文西北工业大学王红月和王洪强等人提出了一种水解策略，通过AlBr₃或SiBr₄水解生成氧桥网络，实现对量子阱表面的钝化封装。空气制备的蓝色薄膜表现出高达50.9%的光致发光量子产率(PLQY)，并在空气(相对湿度10-20%，室温)中暴露2160小时或70°C热刺激下92小时后仍保持稳定的深蓝光发射，其长期稳定性甚至优于惰性环境中制备的同类薄膜。深蓝光PeLEDs的外量子效率(EQE)达到4.02%，创下空气制备蓝光器件的记录，且性能与手套箱中制备的器件相当。此外，研究还展示了发射面积为9.0 cm²的大面积深蓝光PeLEDs，为高性能钙钛矿显示技术的商业化提供了可行路径。
Y. Guo, P. Yang, F. Dong, et al. “ Quantum-Well Encapsulation Enabling Air-Processed Quasi-2D Perovskites with Long-Term Stability for Large-Area Deep-Blue Light-Emitting Diodes.” Adv. Funct. Mater. (2025): e09277.
https://doi.org/10.1002/adfm.202509277
索比光伏网 https://news.solarbe.com/202508/11/50005871.html
