当前位置：
X-MOL 学术
›
Adv. Theory Simul.
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your
feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Data-Driven Investigation of the Synthesizability and Bandgap of Double Perovskite Halides
Advanced Theory and Simulations ( IF 2.9 ) Pub Date : 2022-05-11 , DOI: 10.1002/adts.202200068 Joonchul Kim 1 , Kyoungmin Min 1
Advanced Theory and Simulations ( IF 2.9 ) Pub Date : 2022-05-11 , DOI: 10.1002/adts.202200068 Joonchul Kim 1 , Kyoungmin Min 1
Affiliation
|
Double perovskite halide materials have been widely used in batteries, light-emitting diodes, and solar cells. Thus, investigations of the fundamental properties of the double perovskite halide to search for an ideal structure are crucial. In this study, a surrogate model is developed to predict the formation energy, convex hull energy, and bandgap of A2BB′X6 type double perovskite halide structures. The material properties of 13 542 candidate structures are predicted and validated through first-principles calculations. Without double perovskite halide information during training, the prediction accuracy for the formation energy is obtained as an R-squared value of 0.770 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.404 eV atom−1. For the convex hull energy, an accuracy of 0.642 is obtained. For the bandgap, R-squared score of 0.427 and an RMSE of 1.235 eV are achieved. Furthermore, the optimization process confirms that adding only 850 (6%) double perovskite halide structures to the training set increases the R-squared value to 0.90 for the formation energy. In the bandgap, more data are needed; 3550 data (68.2%) are added to achieve an R-squared score of 0.9. The current study successfully predicts the fundamental properties of double perovskite halides for the accelerated discovery of ideal structures.
中文翻译：
双钙钛矿卤化物的可合成性和带隙的数据驱动研究
双钙钛矿卤化物材料已广泛用于电池、发光二极管和太阳能电池。因此，研究双钙钛矿卤化物的基本性质以寻找理想结构至关重要。在这项研究中，开发了一个替代模型来预测A 2 BB′X 6型双钙钛矿卤化物结构的形成能、凸包能和带隙。通过第一性原理计算预测和验证了 13 542 个候选结构的材料特性。在训练期间没有双钙钛矿卤化物信息的情况下，地层能量的预测精度为 0.770 的 R 平方值和 0.404 eV 原子-1的均方根误差 (RMSE). 对于凸包能量，获得了 0.642 的精度。对于带隙，实现了 0.427 的 R 平方得分和 1.235 eV 的 RMSE。此外，优化过程证实，在训练集中仅添加 850 个（6%）双钙钛矿卤化物结构，可以将地层能的 R 平方值增加到 0.90。在带隙中，需要更多的数据；添加 3550 个数据 (68.2%) 以实现 0.9 的 R 平方分数。目前的研究成功地预测了双钙钛矿卤化物的基本性质，以加速发现理想结构。
更新日期：2022-05-11
中文翻译：
双钙钛矿卤化物的可合成性和带隙的数据驱动研究
双钙钛矿卤化物材料已广泛用于电池、发光二极管和太阳能电池。因此，研究双钙钛矿卤化物的基本性质以寻找理想结构至关重要。在这项研究中，开发了一个替代模型来预测A 2 BB′X 6型双钙钛矿卤化物结构的形成能、凸包能和带隙。通过第一性原理计算预测和验证了 13 542 个候选结构的材料特性。在训练期间没有双钙钛矿卤化物信息的情况下，地层能量的预测精度为 0.770 的 R 平方值和 0.404 eV 原子-1的均方根误差 (RMSE). 对于凸包能量，获得了 0.642 的精度。对于带隙，实现了 0.427 的 R 平方得分和 1.235 eV 的 RMSE。此外，优化过程证实，在训练集中仅添加 850 个（6%）双钙钛矿卤化物结构，可以将地层能的 R 平方值增加到 0.90。在带隙中，需要更多的数据；添加 3550 个数据 (68.2%) 以实现 0.9 的 R 平方分数。目前的研究成功地预测了双钙钛矿卤化物的基本性质，以加速发现理想结构。
京公网安备 11010802027423号