Nature合作期刊npj Compu. Mater.: 圖形設計助力材料的形貌研究

【引言】

具有特定微結構的薄膜是一類新興的材料，其應用包括電池電極、有機電子器件和生物傳感器等。但是這種薄膜器件通常具有受限的多相微觀結構，并且顯示出較大的各向異性。而當前的微觀結構設計集中于通過調整統計平均的特征值來優化塊體的性能，所以依賴于具有巨大計算量的方法，從而限制了其發展。

【成果簡介】

?美國布法羅大學Olga Wodo和愛荷華州立大學Baskar Ganapathysubramanian（共同通訊）等研究人員通過用標記的、加權的、無方向的圖形來表示結構，從而簡化了形貌與性能之間映射的表達過程。在此基礎上，通過通用物理圖形描述符（例如路徑長度、域大小）和特定感興趣屬性的加權函數來創建了“替代”模型。他們設計了太陽能電池的形貌來說明該方法，并將初始態演變為優化后的形貌，后者表現了顯著改善的短路電流（相對于傳統的本體異質結形貌提高了68％）。他們展示了一系列厚度的優化形貌，均表現出自相似性。結果表明，較厚的薄膜（250 nm）可收集到更多的入射能量。該研究提出的基于形貌的圖形設計不僅適用于設計具有微觀結構敏感性的電池，而且可廣泛應用于生物傳感器和相關應用的器件設計中。該研究發表于npj Computational Materials，題為“Microstructure design using graphs”。

?【圖文導讀】

?圖1. 微結構設計圖形框架的要素

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（a）基于器件性能指標，將形貌等效為圖形表示；（b）基于增量學習的群體方案。

圖2. 模型與物理特性之間的相關性

左圖為相關器件的性能指標（短路電流，單位為mA/cm²）和描述符（f=f_abs f_diss f_out），中間和右圖分別描述激子解離和電荷傳輸過程。

圖3. 典型有機太陽能電池器件的微結構優化

（上圖）從初猜到最終優化結構的形貌。（下圖）初始概率域對形貌結果的影響。三個初始概率域（雙層、均勻和交叉的初始域）變化為一致的、具有統計上相似的屬性和分形維數相似形貌。

?圖4. 改變器件結構對光吸收場景和器件厚度的影響

兩個器件厚度和三個光反射的場景朝著相似的形貌變化。顯示出，優化過的形貌表現出卓越的性能。

【小結】

該項工作說明了如何通過基于圖形設計策略有效地解決這些問題。他們通過將微觀結構作為圖形進行處理，可以實現高效、模塊化和可擴展的表示形式，從而產生探索微結構空間的簡單方法。同時，因為基于圖形的測量可以快速而且有效地進行計算，因而其成為微結構到屬性映射的優秀替代品。該基于圖形的表示和圖形與屬性間的替代映射器可以與概率優化策略相結合，從而有效地識別最佳的微觀結構。此外，該方法可以將特定領域的知識自然地結合到設計過程中，他們通過設計OSC的最佳結構來說明此概念，驗證了該應用程序。由此識別產生了一類新的微觀結構，其表現出了比當前假設的最佳微結構更好的性能。未來將期待材料界廣泛使用這種微觀結構設計策略，從而助力廣大研究者的科研進程！

文獻鏈接：Microstructure design using graphs (npj Computational Materials 2018, DOI: 10.1038/s41524-018-0108-5)

本由材料人計算材料組Annay供稿，材料牛整理編輯。

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