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數據科學幫助工程師發現太陽能電池和LED的新材料

鉅大LARGE  |  點擊量:769次  |  2021年07月07日  

加州大學圣地亞哥分校的工程師開發了一種高通量計算方法,為下一代太陽能電池和LED設計出新材料。他們的方法產生了13種新的太陽能電池候選材料和23種新的LED候選材料。相關研究預測的這些材料稱為混合鹵化物半導體,穩定且表現出優異的光電性能。

該團隊于2019年5月22日在《能源與環境科學》雜志上發表了他們的研究結果。

混合鹵化物半導體是由可容納有機陽離子的無機骨架組成的材料。它們具有獨特的材料特性,在現有的有機或無機材料中找不到。

這些材料的一個子類,稱為混合鹵化物鈣鈦礦,由于其優異的光電性能和廉價的制造成本,極有前景作為下一代太陽能電池和LED器件材料。然而,混合鈣鈦礦并不穩定并含有鉛,使得它們不適用于制造商業設備。

由加州大學圣地亞哥雅各布斯工程學院的納米工程教授KesongYang領導的研究小組利用計算工具尋求鈣鈦礦的替代品,數據挖掘和數據篩選技術發現了鈣鈦礦以外的新型混合鹵化物材料,這些材料穩定且不含鉛?!拔覀冋趯ふ意}鈦礦結構,尋找一個新的空間來設計用于光電子學的混合半導體材料。”Yang說。

Yang的團隊首先瀏覽了兩個最大的量子材料數據庫AFLOW和TheMaterialsProject,并分析了所有化學成分與鹵素鈣鈦礦相似的化合物。然后,他們提取了24個原型結構,用作生成混合有機-無機材料結構的模板。

接下來,他們在原型結構上進行了高通量量子力學計算,以建立一個包含4507個假設雜化鹵化物的綜合量子材料庫。通過使用高效的數據挖掘和數據篩選算法,Yang的團隊迅速確定了13種太陽能電池材料候選物和23種LED候選物。

“有機-無機雜化材料的高通量研究并非輕而易舉,”Yang說。他們花了幾年的時間才開發出一套完整的軟件框架,該框架配備了混合鹵化物材料的數據生成、數據挖掘和數據篩選算法。他的團隊還花費了大量精力使軟件框架與用于高吞吐量計算的軟件無縫協作。

“與其他計算設計方法相比,我們已經探索了一個非常大的結構和化學空間來識別新型鹵化物半導體材料,”Li說,他是Yang研究團隊的納米工程學博士生,也是該研究的第一作者。Li說,這項工作還可以激發新的實驗工作浪潮,以驗證計算預測的材料。

展望未來,Yang和他的團隊正在利用他們的高通量方法從其他類型的晶體結構中發現新的太陽能電池和LED材料。他們還在開發新的數據挖掘模塊,以發現用于能量轉換,光電子和自旋電子應用的其他類型的功能材料。

Yang將其項目成功的大部分內容歸功于加州大學圣地亞哥分校圣地亞哥超級計算機中心(SDSC)的Comet超級計算機的使用。“我們的大規模量子力學計算需要大量的計算資源,”他解釋道。“自2016年以來,我們獲得了計算時間-在Comet上獲得了大約346萬個計算時長,這使該項目成為可能?!?br/>
雖然Comet在這項研究中提供了模擬,但Yang說,SDSC的工作人員在他的研究中也發揮了至關重要的作用。SDSC的行業關系總監RonHawkins和該中心的計算研究專家JerryGreenberg為Yang及其團隊提供足夠的支持。研究人員特別感謝SDSC的工作人員進行研究,編輯和安裝Comet的計算代碼,該代碼由美國國家科學基金會資助。

Yang通過位于加州大學圣地亞哥分校的Triton共享計算集群(TSCC)校園集群與SDSC建立聯系,這節省了大量時間?!斑@些計算資源的價值約為115,600美元,為我們的項目節省了大量資金?!?/p>

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