現(xiàn)在，由于結合了數(shù)據的科學實驗方法和超級計算能力的研究，研究人員在能源公司(DOE)的Argonne國家實驗室和英國劍橋大學開發(fā)了一種“設計到設備”的新方法，以確定有希望的染料敏化太陽能電池(DSSCs)材料。DSSC可以采用低成本、可擴展的技術制造，從而實現(xiàn)具有競爭力的性價比。

阿貢材料科學家杰奎琳科爾(Jacqueline Cole)領導的團隊也是劍橋大學卡文迪什實驗室分子工程團隊的負責人，他們使用阿貢領先計算研究所(ALCF)的Theta超級計算機，從10，000種近池花青素材料中確定了5種高性能、低成本的候選制造和設備測試。ALCF是美國能源部科學辦公室的用戶工具。

這項研究特別令人興奮，因為我們可以展示數(shù)據驅動的材料發(fā)現(xiàn)的完整周期——從使用先進的計算方法識別性能最佳的材料，到在實驗室合成這些材料，并在實際光伏器件中進行測試，”科爾說。

通過ALCF數(shù)據科學項目，科爾與阿貢計算科學家合作創(chuàng)建了一個自動化工作流程，該流程結合了模擬、數(shù)據挖掘和機器學習技術，可以同時分析數(shù)千種化合物。這一過程始于對成千上萬的科學期刊進行分類，以收集各種有機染料候選物的化學和吸收數(shù)據。

科爾說：“這個過程的優(yōu)勢在于，它消除了舊的手動數(shù)據庫管理，這需要數(shù)年的工作，并將其減少到幾個月，最后幾天。

計算包括使用越來越精細的篩選技術來產生潛在的染料對，這些染料可以相互結合來吸收太陽光譜上的光?？茽栒f：“幾乎不可能找到一種真正適用于所有波長的染料?！斑@是特別真實和有機的，因為它們有更窄的光吸收帶；然而，我們真的只想關注有機分子，因為它們更環(huán)保?！?

為了將第一批10，000個潛在的染料候選減少到最有希望的短期重新參與的可能性，我們使用ALCF計算資源并進行多步驟方法。首先，科爾和她的同事使用數(shù)據挖掘工具來消除任何有機金屬分子，這些分子通常比給定波長的有機染料吸收更少的光，而有機分子太小，無法吸收可見光。

即使在第一次掃描時，研究人員仍有大約3000種染料候選物需要考慮。為了進一步完善選擇，科學家篩選出了染料“膠”或錨，可用于化學羧酸成分與染料的二氧化鈦載體連接。然后，研究人員使用Theta計算剩余候選染料的電子結構，以確定每種染料的分子偶極矩(或極性程度)。

科爾說：“我們真的希望這些分子有足夠的極性，這樣它們的電子電荷在整個分子中就非常高。這允許光激發(fā)電子穿過染料的長度，穿過化學膠，并進入二氧化鈦半導體啟動電路。

在將搜索范圍縮小到大約300種染料后，研究人員使用他們的計算設置來檢查他們的光學吸收光譜，以生成一批大約30種染料，這些染料可以作為實驗驗證的候選。然而，在實際合成染料之前，Cole和她的同事對Theta進行了計算密集型密度泛函理論(DFT)計算，以評估每種染料在實驗環(huán)境中的性能。

研究的最后階段包括通過實驗驗證這些預測中五種最有希望的候選染料的收集，這需要全球合作。由于每種不同的染料最初是在世界各地的不同實驗室合成的，用于其他目的，科爾聯(lián)系了最初的染料開發(fā)人員，每個染料開發(fā)人員都發(fā)送了一種新的染料樣本供她的團隊調查。

科爾說：“讓來自世界各地的這么多人為這項研究做出貢獻，真的是團隊合作的一個爛攤子。

在美國能源部科學辦公室、劍橋大學和盧瑟福阿普爾頓實驗室的另一個用戶設施阿貢納米材料中心的實驗中，科爾和他的同事發(fā)現(xiàn)，一旦一些染料嵌入光伏器件，所達到的功率轉換效率大致相當于工業(yè)標準有機金屬染料。

科爾說：“這是一個特別令人鼓舞的結果，因為我們出于環(huán)境原因限制了我們的有機分子，這讓我們的生活變得更加困難，但我們發(fā)現(xiàn)這些有機染料的行為就像一些最著名的有機金屬一樣。

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