尽管钙钛矿光伏器件的效率迅速提高，但其可重复性差仍然是其商业化的一大障碍。薄膜加工和器件性能对制备过程中的环境因素高度敏感，然而这些相互作用机制尚未得到充分理解。鉴于此，2026年1月26日麻省理工学院Tianran Liu&Nicky Evans&Kangyu Ji&Tonio Buonassisi于AEL刊发利用可解释机器学习技术解析环境因素对钙钛矿太阳能电池性能的影响的研究成果，本文提出了一种系统的方法，用于研究环境变量对钙钛矿太阳能电池性能的直接和耦合影响。为此，开发了一个集成的制备平台，用于在钙钛矿薄膜的旋涂和热退火过程中独立控制溶剂分压、绝对湿度和温度，并将其与闭环贝叶斯优化框架相结合，以高效地探索多维加工空间。效率图谱揭示了这些变量对器件性能的非线性耦合影响，并通过原位结构表征验证了这一结果，结果表明湿度-溶剂相互作用会影响薄膜的结晶。为了克服传统Shapley加性解释在解耦强耦合变量方面的局限性，提炼了高斯教师回归器的知识，并将其转化为多个学生模型，构建了一个可解释的机器学习框架，该框架采用Shapley交互分析来解析这些耦合交互作用。本研究展示了基于可解释机器学习的主动学习作为一种强大的工具，可用于探索复杂的加工过程，并强调了环境控制对于构建稳健且可推广的加工方案的重要性，从而加速可扩展、高性能且可重复的钙钛矿太阳能电池的制造。https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsenergylett.5c02410
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蓝光钙钛矿LED最高EQE26.4% 保持团队：浙江大学狄大卫&叶志镇&戴兴良团队 更新时间：2024年7月17日
钙钛矿太阳能电池世界记录每日更新
钙钛矿/硅叠层太阳能电池最高认证光电转化效率35% 保持单位：隆基
苏州大学杨新波&张晓宏&阿卜杜拉国王科技大学De Wolf武汉大学李建民&王胜&龚俊波&肖旭东
