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机器学习开发新型能源材料

 理学院

Use machine learning to find new energy materials

本项目主要包括两大方面,一方面是研究钙钛矿铅卤化物系列材料的本征性质,另一方面是建立合适的计算模型,分析不同钙钛矿材料的性质及其在光伏领域应用的可能性及表现;最后结合以上研究,利用机器学习的方法,探索并设计出一种新型钙钛矿光伏材料,并制备成可稳定工作的光伏器件。 对于第一方面的研究,我们主要采用计算、实验室合成与测试的方法。我们使用Material Studio、建模软件对可能的钙钛矿成分组合进行建模和结构考察。之后根据计算结构设计材料合成方法,合成材料并用XRD、SEM、XPS、UPS等手段测试分析,得到材料的电荷密度、能带结构和态密度、热力学和动力学稳定性等本征性质,获得初始数据。 在第二方面,我们将初期获得的材料性质的数据进行汇总整理,设计并优化数据库及编码形式,便于机器识别。利于机器学习的方法,分析已有数据,并对钙钛矿铅卤化物的组分变化与结构、电学性质等之间的关系进行分析和计算。利用得到的函数设计具有优良光电性质的新型钙钛矿光伏材料。 关于其应用研究,我们以钙钛矿太阳能电池为例,探索高质量钙钛矿薄膜制备方法,寻找匹配的载流子传输层,设计并优化器件结构,得到高性能的钙钛矿太阳能电池。 在完成理论计算与实际应用后,我们会对数据结果做相应的专业处理,并撰写论文以发表。 本项目为理论、计算和实际应用相结合的基础研究,以国际上有关的最新实验与本单位的具体实验结果为指导,研究方法以计算分析和实验室测试相结合。申请者系统学习过量子力学以及固体物理,而且具体一定的编程基础,在老师的指导下应当能顺利完成任务。

项目分数

项目信息

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项目负责人

蔡嘉桢2017级 电子工程学院 电子工程类

项目成员

邓超文2017级 理学院 数学与信息科学

李曼婷2017级 自动化

颜佳豪2016级 信息与通信工程学院 通信工程

赵昕扬2016级 信息与通信工程学院 通信工程

指导老师

魏静理学院 讲师

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该项目暂无荣誉
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