理解载流子复合动力学对于优化钙钛矿材料和器件至关重要。时间分辨光致发光（TrPL）被广泛用于研究载流子动力学，但仅从TrPL推断的动力学参数通常存在固有的非唯一性。因此，定量解析复杂的多通道复合过程仍然是一个挑战。鉴于此，2026年8月21日成均馆大学Sae Byeok Jo &Hyun Suk Jung于NC刊发利用深度学习辅助光致发光分析解析钙钛矿中的载流子动力学的研究成果，本文揭示了TrPL的非唯一性问题。通过将TrPL与激发依赖的光致发光量子产率（PLQY）相结合，可以显著缓解这一非唯一性问题。基于此，开发了一种深度学习（DL）框架，用于从TrPL-PLQY联合谱图中提取动力学参数。该框架避免了在预定义的动力学模型中对每个新数据集进行重复的迭代参数优化。该DL模型使用基于物理模拟生成的大型数据集进行训练。六个物理上相关的关键动力学参数，跨越多个数量级，分别是有效外部带间电子-空穴双分子复合系数 (γeh)、电子俘获系数 (γec)、空穴俘获系数 (γhc)、陷阱密度 (NT)、电子发射系数 (γee) 和俄歇复合系数 (γAug)，均可快速预测。预测精度很高，各参数的决定系数分别为0.996、0.938、0.969、0.988、0.905和0.973。该框架已通过实验进一步验证。深度学习预测的动力学参数与器件级表征结果在物理上一致。此外，在使用光致发光量子产率(PLQY)时，确定了一个有意义的瞬态光致发光 (TrPL) 采集窗口（0–2 μs）和衰减截止值（0.01），为标准化TrPL表征方案提供了指导。所提出的框架为解析复杂的复合路径提供了一种快速且定量的方法。此外，这项工作代表着在钙钛矿半导体动力学数据驱动分析方面迈出的重要一步。
https://www.nature.com/articles/s41467-026-77052-8
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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
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