工程师们已经开发出一种高通量计算方法来为下一代太阳能电池和LED设计新材料。他们的方法产生了13种新的太阳能电池材料和23种新的LED材料。

技术

加州大学圣地亚哥分校的工程师们开发了一种高通量的计算方法来设计新一代太阳能电池和LED的新材料。

太阳能电池的新材料候选


他们的方法产生了13种新的太阳能电池材料和23种新的LED材料。计算预测这些材料,称为混合卤化物半导体,性能稳定,光电性能优良。

研究小组最近在《能源与环境科学》杂志上发表了他们的发现。

杂化卤化物半导体是由有机阳离子的无机骨架组成的材料。它们表现出独特的材料特性,仅在有机或无机材料中没有发现。

这些材料的一个子类,称为混合卤化物-钙钛矿,由于其优异的光电性能和低廉的制造成本,作为下一代太阳能电池和LED器件的有前途的材料受到了广泛的关注。

然而,混合钙钛矿不太稳定,含铅,使其不适用于商用设备。

寻找钙钛矿的替代品,由杨克松领导的研究小组,加州大学圣地亚哥分校Jacobs工程学院纳米工程教授,使用了计算工具,数据挖掘和数据筛选技术,以发现新的混合卤化物材料以外的钙钛矿稳定和无铅。

杨说:“我们正在研究钙钛矿结构,寻找一个新的空间来设计光电混合半导体材料。”

杨致远的团队首先浏览了两个最大的量子材料数据库,AFLOW和材料项目,并分析所有化学成分与卤化铅钙钛矿相似的化合物。威廉希尔中国注册

混合有机-无机材料结构


然后他们提取了24个原型结构作为模板,用于生成混合有机-无机材料结构。

下一步,他们对原型结构进行了高通量量子力学计算,以建立一个包含4507个假设的混合卤化物化合物的综合量子材料库。

使用高效的数据挖掘和数据筛选算法,杨洁篪的研究小组在所有假设化合物中迅速确定了13种太阳能电池材料和23种LED材料。

杨说:“对有机-无机杂化材料的高通量研究并不容易。花了几年时间开发了一个完整的软件框架,该框架配备了数据生成功能,混合卤化物材料的数据挖掘和数据筛选算法。

他的团队还花费了大量的精力使软件框架与用于高吞吐量计算的软件无缝地工作。

“与其他计算设计方法相比,我们已经探索了一个相当大的结构和化学空间来识别新型卤化物半导体材料,”李宇恒说,威廉希尔中国注册杨氏集团纳米工程博士研究生,该研究的第一作者。

这项工作还可能激发新一轮的实验工作,以验证计算预测材料,李说。

继续前进,杨和他的团队正在利用他们的高通量方法,从其他类型的晶体结构中发现新的太阳能电池和LED材料。

他们也在开发新的数据挖掘模块,以发现其他类型的功能材料用于能量转换,光电和自旋电子学应用。

幕后:SDSC的“彗星”超级计算机为研究提供了动力


杨洁篪将其项目的成功归功于加州大学圣地亚哥分校圣地亚哥超级计算机中心(SDSC)的彗星超级计算机的使用。

“我们的大规模量子力学计算需要大量的计算资源,”他解释说。“从2016年开始,我们被授予了计算时间——彗星上大约346万核心小时,这使项目成为可能。”

当彗星为这项研究的模拟提供动力时,杨说,SDSC的工作人员在他的研究中也发挥了关键作用。罗恩·霍金斯,SDSC的行业关系总监,杰瑞·格林伯格,该中心的计算研究专家,确保向杨及其团队提供足够的支持。

研究人员特别依赖于SDSC的工作人员对Comet的计算代码进行编辑和安装,这是由国家科学基金会资助的。

杨他通过位于加州大学圣地亚哥分校的Triton共享计算集群(TSCC)校园集群与SDSC建立了联系,说彗星不仅节省了他们的时间。“这些被授予的计算资源的价值约为115600美元,这也为我们的项目节省了大量资金。”

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