500千伏光电复合海底电缆现场耐压试验成功

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文献链接：电复底电High-efficiencysmall-moleculeternarysolarcellswithahierarchicalmorphologyenabledbysynergizingfullereneandnon-fullereneacceptors,(NatureEnergy,2018,DOI:10.1038/s41560-018-0234-9)本文由材料人电子电工学术组Z.Chen供稿，电复底电材料牛整理编辑。由此出发，合海结合富勒烯和非富勒烯受体(NFAs)可能是有利的，合海因为富勒烯衍生物(PCBM)是良好的电子传输介质，而NFAs具有良好的光吸收和高度可调的能级排列。

缆现【图文导读】图.1光伏性能特性a,在三元器件中BTR,NITI和PC71BM的化学结构。与BTR:NITIBOPVs相比，场耐作者观察到几乎所有器件参数都有提升以及电荷传输和复合都有协同改善，PCE增强了一倍。压试验成投稿以及内容合作可加编辑微信：cailiaokefu。

因此，伏光使用合适的材料和后处理过程来实现可以最大化电荷产生和提取的理想形态，是提高器件效率的重要途径。尽管最近有一些成功的实践和报道，电复底电但如何在复杂动力学平衡的指导下操纵多组分共混物的形貌，电复底电以最大光生电流并减少不同来源的电压损耗通道，这一基本挑战远未得到满足。

合海e,二元和三元BHJ薄膜的RSoXS散射图。

图.3电荷的产生，缆现提取和复合a、原始供体、NFA和共混膜的光致发光光谱。为了解决这个问题，场耐2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

压试验成这就是最后的结果分析过程。然而，伏光实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长，使传统的分析方法变得困难。

发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），电复底电所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。需要注意的是，合海机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。