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埋底界面工程对钙钛矿太阳能电池的性能至关重要。埋底界面处的自组装单层膜和缓冲层可以优化电荷转移并减少复合损失。然而，复杂的机制和选择合适官能团的难度带来了巨大挑战。机器学习（ML）为筛选和识别用于界面改性的有效结构提供了有力工具。西北工业大学王凯研究团队基于机器学习的方法成功制备了两种有前景的有机分子——PAPzO和PAPz，它们与SnO2和钙钛矿表现出协同相互作用。这些分子降低了电荷陷阱密度，延长了载流子寿命，并延缓了钙钛矿的结晶。PAPzO具有更强的结合能和更匹配的能级，实现了26.04%的功率转换效率（PCE）和长期稳定性，在连续最大功率点跟踪1200小时后，仍保持了初始PCE的91.24%。
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机器学习辅助设计与计算
研究团队运用了经典机器学习和神经网络两种方法，识别会影响效率的因素，并构建新的候选材料。图1a展示了本项工作的流程。首先，收集了175种用于埋底界面工程的小分子材料。这些分子展现了多种多样的分子结构，包括羧酸、磺酸、膦酸、硅氧烷以及其他含羟基的分子。从化学角度来看，埋底界面工程涉及界面缺陷的钝化和能量的调节。分子的结合强度和能量特性在特征工程中至关重要。借助密度泛函理论（DFT）计算设计了静电势和能量相关的特征，并使用RDKit生成了四个可能影响极性的分子描述符。研究团队还添加了金属氧化物和锚定端类别、桥接烷基链长度以及末端基团对称性作为特征。经过训练和评估发现，XGBoost模型的表现最佳。团队使用XGBoost模型分析了整个数据集，并确定了各参数对功率转换效率（PCE）的贡献。Shapley加法解释（SHAP）表明，控制效率对PCE的影响最大（见图1b）。界面材料、分子极性和能级也对PCE有很大贡献。具体而言，一个理想的候选分子应具有大于60的拓扑极性表面积、约-40 kcal/mol的静电势（ESP）最小值和约50 kcal/mol的ESP最大值。因此，研究团队选择了膦酸基分子，这种子结构在修饰埋置界面中很常见。其次，为了进一步揭示子结构对PCE的影响，研究团队使用分子指纹作为输入变量训练了现代神经网络。研究团队使用深度神经网络训练了基于不同分子指纹和描述符组合的模型。Klekota-Roth指纹（KRFPs，共4860个字节，每个字节代表一个从KRFP1到KRFP4860标记的有机子结构）和描述符的组合表现最佳。然后，我们分析了KRFPs与三个与PCE相关的目标之间的相关性：PCE、相对于对照组的PCE增加量（PCE - Control_PCE）和PCE增加百分比（PCE/Control_PCE - 1）。在图1c中，以简化分子输入线输入系统（SMILES）任意目标规范（SMARTS）格式展示了与高PCE、高PCE增加量和高PCE增加百分比呈正相关的子结构。最终团队选择了一些高度相关的子结构来构建目标分子，并设计了两种分子：PAPzO和PAPz（见图1d）。它们都含有一个吩噻嗪环（KRFP4121）和连接到氮原子上的烷基链（KRFP3750、KRFP3882和KRFP3943）。值得注意的是，PAPzO还含有一个磺酰基（KRFP4591），这增强了分子的极性。这种结构符合界面自组装单层膜的现代设计原理。PAPzO中的磺酰基和PAPz中的硫原子是良好的路易斯碱，可以与钙钛矿中的阳离子结合，从而实现定向排列以钝化界面缺陷。图2. 改性分子与电子传输层（ETL）和钙钛矿的相互作用鉴于这些分子的自组装特性，研究团队使用烷基链拉直的构象进行了密度泛函理论（DFT）计算。与PAPz相比，在吩噻嗪核心中引入强吸电子的砜基，使得PAPzO的分子的前沿分子轨道（FMO）能级显著降低。FMO能级的降低可能有效增强空穴阻挡能力并促进电子收集。此外，该缺电子官能团的存在导致形成了强分子偶极（PAPzO为5.642 D，PAPz为1.844 D）。静电势（ESP）分析证实，在引入砜基后，分子极性存在显著差异（图2a）。研究团队还使用维也纳从头算模拟软件包（VASP）研究了PAPzO和PAPz在钙钛矿/自组装单分子膜（SAM）界面的相互作用（图2b）。计算结果表明，PAPzO的尾部基团与钙钛矿表面形成了强S═O···Pb配位键，而PAPz则通过较弱的S···Pb相互作用与埋藏界面发生相互作用。PAPzO/钙钛矿和PAPz/钙钛矿的结合能分别为-0.920 eV和-0.816 eV。这种差异归因于PAPzO中磺酰氧的电子密度更高，这表明其对钙钛矿表面的缺陷钝化更为有效。研究团队后续通过傅里叶变换红外（FTIR）光谱和X射线光电子能谱（XPS）表征证明了PAPz和PAPzO与钙钛矿之间的相互作用。![]()
图3. 对照组、PAPzO处理和PAPz处理钙钛矿薄膜的表征研究了经PAPzO和PAPz处理的钙钛矿薄膜的形态和晶体结构。扫描电子显微镜（SEM）和原子力显微镜（AFM）图像（图3a、3b）显示，经PAPzO和PAPz处理的电子传输层（ETL）表面覆盖着均匀且致密的钙钛矿。这些改性薄膜在顶部和埋入界面处还展现出略大的晶粒尺寸。研究团队使用掠入射广角X射线散射（GIWAXS）技术，发现改性薄膜的（100）和（200）峰强度更强，证实了其结晶度的提升。进一步利用掠入射X射线衍射（GIXRD）表征技术研究了钙钛矿薄膜内的残余应力，重点关注了31.6°处的晶体学（012）平面（图3d）。结果表明，对照薄膜晶面间距增大，且薄膜内存在残余拉应力。相反，经PAPzO处理的薄膜在峰位上的偏移较小，且在2θ-sin²(ψ)图中斜率更接近零。这表面PAPzO处理能够释放界面处的拉应力，提高器件性能。对照组、PAPzO处理和PAPz处理钙钛矿薄膜的表面光电性质
图4. 对照组、PAPzO处理和PAPz处理钙钛矿薄膜的界面电荷载流子动力学及光电性质![]()
图5. 对照组、PAPzO处理和PAPz处理下钙钛矿太阳能电池（PSC）的光伏性能、稳定性和电荷载流子动力学研究团队使用PAPzO和PAPz改性SnO2层，并研究其对光伏器件性能的影响。器件结构为FTO/SnO2/(PAPzO或PAPz)/钙钛矿/spiro-OMeTAD/Au（图5a）。与在J-V特性中观察到的短路电流密度（JSC）值一致，图5b表明，经PAPzO和PAPz处理的器件均实现了高外量子效率值。经PAPzO处理的冠军器件实现了26.04%的光电转换效率，同时拥有1.188 V的高开路电压、85.07%的填充因子和25.76 mA cm–2的短路电流密度（图5d）。值得注意的是，这些结果几乎无迟滞现象。图5c和5e分别展示了冠军对照组和经PAPz处理的钙钛矿太阳能电池（PSC）的正向和反向J-V曲线。在最大功率点追踪（MPPT）条件下，使用LED模拟太阳光，对未封装的PAPzO处理器件进行了跟踪。在1200小时的MPPT测试后，PAPzO处理器件保持了其初始效率的91.24%，优于对照组器件，后者在500小时后仅保留了80.79%的效率（图5f）。此外，我们还进一步评估了未封装PSC在各种条件下的长期稳定性：在室温为65°C和25°C、相对湿度为40%–45%的大气环境中。不出所料，PAPzO处理器件表现出更高的稳定性。在更严苛的条件下（65°C，相对湿度40%–45%）暴露1400小时后，未封装的对照组、PAPzO处理和PAPz处理器件分别保留了其初始光电转换效率（PCE）的63.91%、92.93%和87.97%（图5g）。这一差异凸显了PAPzO处理的有效性。Machine-Learning-Assisted Design of Buried-Interface Engineering Materials for High-Efficiency and Stable Perovskite Solar Cells
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.4c02610
