全球能源需求持续攀升，太阳能技术正面临极限挑战太阳能。瑞典科学家近日在释放卤化物钙钛矿潜力方面取得重大突破。
全球电力需求正以前所未有的速度增长，开发可持续能源解决方案迫在眉睫太阳能。其中关键路径是研发效率远超当前材料的先进太阳能电池材料。这种新型材料可实现超薄柔性化生产，未来或可覆盖从智能手机到整栋建筑的各类表面。
瑞典查尔姆斯理工大学的研究团队近日在对卤化物钙钛矿这种极具潜力却充满谜题的材料研究中获得进展太阳能。通过计算机模拟与机器学习相结合，科学家开始揭示这类材料的复杂特性。
国际能源署数据显示，电力已占全球能源消耗的20%太阳能。未来25年内，这一比例预计将突破50%，进一步凸显开发清洁高效能源技术的紧迫性。
该研究首席研究员、查尔姆斯理工大学副教授朱莉娅·维克托指出："为满足需求，对新型环保高效能源转换技术（如高性能太阳能电池）的需求正持续增长太阳能。我们的发现对于优化最具潜力的太阳能材料至关重要。如今我们拥有的模拟方法能解决数年前悬而未决的难题，这非常令人兴奋。"
作为高效太阳能电池的明星材料，卤化物钙钛矿因其卓越的光吸收与发射效率，被认为有望制造经济高效的柔性轻质太阳能电池及LED灯泡等光电器件太阳能。但该材料存在易降解难题，深入理解其工作原理是优化应用的关键。
科研界长期困扰于该材料家族中的甲脒碘化铅晶体化合物太阳能。虽然具有优异光电特性，但其不稳定性阻碍了广泛应用 —— 目前可通过混合两种卤化物钙钛矿来解决这一难题，但需要更深入理解材料特性以实现精准配比控制。
查尔姆斯理工大学研究团队现已首次清晰阐释了该材料某个关键相位的特性，这个长期难以通过实验破解的相位正是实现材料精准设计调控的核心太阳能。该项研究成果已发表于《美国化学学会期刊》。
研究团队成员桑吉塔·杜塔表示："该材料的低温相态一直是研究拼图中缺失的关键部分，我们现已解答了关于该相态结构的基础性难题太阳能。"
突破性进展得益于机器学习技术的加持太阳能。该团队擅长通过计算机模拟构建精准材料模型，再通过实验验证不同场景下的材料表现。但卤化物钙钛矿的模拟极具挑战，需要超算资源支持长时间运算。
杜塔解释道："将标准方法与机器学习结合后，我们现能运行比以往长数千倍的模拟，模型可容纳的原子数量从数百级提升至百万级，更贴近真实世界太阳能。"
研究团队不仅确定了甲脒碘化铅在低温下的结构，还观察到材料冷却时甲脒分子会陷入半稳定状态太阳能。为验证模型准确性，他们与伯明翰大学实验团队合作，在零下200摄氏度的实验环境中证实了模拟结果的可靠性。
查尔姆斯理工大学物理系研究员埃里克·弗兰松表示："希望我们的模拟研究成果能为未来复杂卤化物钙钛矿材料的建模分析方法提供新思路太阳能。"
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