近年来，卤化物钙钛矿因其优越的光电性能在太阳能电池领域展现出色表现，尤其是基于铅的钙钛矿材料(如CH₃NH₃PbI₃)已经实现了超过26%的光电转换效率(PCE)。钙钛矿材料在光伏领域的成功激发了研究者们对钙钛矿衍生半导体材料的广泛研究。然而，尽管钙钛矿衍生材料已经取得了显著进展，其光伏性能(PCE<5%)仍远远落后于钙钛矿材料的表现。
除了钙钛矿型半导体材料，反钙钛矿型材料的研究也引起了广泛关注。反钙钛矿型材料与钙钛矿型材料在晶体结构上非常相似，不同之处在于它们在晶格位点上的阳离子和阴离子类型有所不同 。 本文作者(后简称MH作者)此前与合作者们在反钙钛矿型材料设计方面发表了一系列重要研究成果(见下图) 。
MH作者与合作者们在反钙钛矿型材料理论设计方面的工作汇总：
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Mater. Horiz.，2024，https://doi.org/ 10.1039/d4mh00526k.
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J. Am. Chem. Soc. 2021，143(31)，12369–12379.
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Nanoscale，2023，15，11560-11568.
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ACS Appl. Mater. Interfaces 2021，13(41)，48516–48524.
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Phys. Rev. Mater.，2022，6(11)，114601.
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J. Semicond，2023，44(10)，102101.
2024年8月6日， MH作者在前期反钙钛矿型半导体材料设计的基础上，进一步提出了一种原子位置劈裂策略，成功设计出一类具有高潜力的反钙钛矿衍生材料(详细的概念解读见下图) ，为高性能无铅光伏材料的设计研究开辟了新的思路。
如下图所示，在传统的立方反钙钛矿结构基础上，设计出X₃BA'₃类型的反钙钛矿衍生材料。这种结构转变不仅保留了重要的阴离子中心八面体框架，还通过对80种X₃BA'₃化合物的第一性原理计算，验证了这些材料在热力学、动力学稳定性和带隙等方面的优异表现。
MH作者通过计算发现，Ba₃BiI₃、Ba₃SbI₃和Ba₃BiBr₃等九种反钙钛矿衍生材料在稳定性和电子特性上表现出色，计算的理论最大光电转换效率均超过24.5%。
MH作者也利用他们先前开发的" 铁电压电介电分析软件包(简称FPDA，授权登记号2023SR1755161） "详细探究了X₃BA'₃反钙钛矿衍生材料介电常数减小的原因。
除了传统的计算方法，MH作者还应用了可解释的机器学习分析，识别出了影响这些材料热力学稳定性和带隙的关键物理描述符。通过机器学习模型，MH作者成功预测了160种新的X₃(B₀.₅B₀.₅)A'₃化合物的性能，并选择了几种具有潜在应用前景的候选材料进行进一步验证。这一研究方法不仅提高了材料设计的效率，还为未来开发新型光伏材料提供了有力工具。
总之，这项研究展示了一种创新的材料设计策略，并通过结合第一性原理计算和机器学习，提出了一系列具有高光伏潜力的新材料。该研究为开发高效、稳定的无铅光伏材料提供了新途径。随着这些材料的进一步开发和优化，它们有望在未来的太阳能电池和其他光电器件中发挥重要作用。
论文数据链接：
https://github.com/obaica/papers/tree/main/Antiperovskite-Derivatives/Mp024
