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Selection Metric for Photovoltaic Materials Screening Based on Detailed-Balance Analysis

公制(单位) 成像体模 干草堆 选择(遗传算法) 物理 计算机科学 理论物理学 机器学习 人工智能 光学 工程类 运营管理
作者
Beatrix Blank,Thomas Kirchartz,Stephan Lany,Uwe Rau
出处
期刊:Physical review applied [American Physical Society]
卷期号:8 (2) 被引量:64
标识
DOI:10.1103/physrevapplied.8.024032
摘要

In the rapidly evolving field of high-throughput materials screening, compounds are rated according to their potential for use in applications. For photovoltaics, unfortunately, the selection metric that is currently in wide use does not distinguish in a thermodynamically correct way between internal $m\phantom{\rule{0}{0ex}}a\phantom{\rule{0}{0ex}}t\phantom{\rule{0}{0ex}}e\phantom{\rule{0}{0ex}}r\phantom{\rule{0}{0ex}}i\phantom{\rule{0}{0ex}}a\phantom{\rule{0}{0ex}}l$ properties and external $d\phantom{\rule{0}{0ex}}e\phantom{\rule{0}{0ex}}v\phantom{\rule{0}{0ex}}i\phantom{\rule{0}{0ex}}c\phantom{\rule{0}{0ex}}e$ properties. This study suggests a thermodynamically correct selection metric, extending the Shockley-Queisser approach to calculate efficiency limits from intrinsic bulk material properties, which should help to zero in on the truly most promising needles in the haystack of candidates.
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