Advanced Materials·· 16 天前精选AI 评分62
高通量实验结合机器学习为非富勒烯有机太阳能电池溶剂优化确定品质因子
Identifying a Figure of Merit for Solvent Optimization in Non‐Fullerene Organic Solar Cells via High‐Throughput Experiments
AI 导读
研究提出一套高通量工作流，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子（FoM）。以 D18:L8BO 为代表性体系，通过高通量实验与成膜过程中的原位光学表征制备多种溶剂配方，机器学习分析发现沉积过程中给体与受体初始吸收比（I_D/A）是关键 FoM，可高效优化溶剂。
推荐理由
原文用高通量实验与原位光学表征结合机器学习，给出可迁移的溶剂筛选判据，读者可据此理解有机太阳能电池配方优化的数据驱动路径。
来源：Advanced Materials · doi.org