img

详情

铅卤钙钛矿的容忍因子评价及拓展的离子半径应用

2022-11-14

     铅卤钙钛矿的容忍因子评价及拓展的离子半径应用

国家新型显示技术创新中心，广东聚华新型显示研究院，广州，广东，510525.


       1. 铅卤钙钛矿的简介: 铅卤钙钛矿量子点(APbX3, A = Cs+, MA+, FA+等离子, X = Cl–, Br–, I–等离子) 是一类新型光电材料，具有优异的光电性能，具有超高的光致发光量子效率、窄线宽、宽色域、可溶液合成与加工等优势，在照明显示、激光等光电器件中展示出了巨大的应用潜力。钙钛矿（分子通式为ABX3的一类晶体材料），最早是1839年德国科学家GustavRose发现了元素组成为CaTiO3矿物，后来人们将具有这种晶体结构的物质统称为钙钛矿（典型的晶体结构如图1所示）。在钙钛矿八面体结构中，A是较大的阳离子，B是较小的阳离子，X是阴离子，每个A离子被B和X离子一起构成的八面体所包围。若A位由两种阳离子混合，或X位由两种卤素阴离子占据时，则特称为混合型钙钛矿。钙钛矿材料由于其光吸收系数高、载流子迁移率大、合成方法简单等优点，被认为是下一代最具前景的光电材料之一 [1]。


 1.jpg

图1 典型的CaTiO3的晶体结构


       2 钙钛矿的容忍因子评价: 钙钛矿晶体结构的稳定性可以通过容忍因子t进行判断（见公式1），这种方法在1926年由Goldschmidt提出，其中rA和rB分别是正八面体结构中阳离子A和Pb的离子半径，rX是阴离子半径。一般来说，若要形成稳定的钙钛矿结构，t的取值需要在0.78~1.05之间[2]。目前容忍因子判据一直作为理论上高通量筛选新型稳定钙钛矿材料的有效准则。


t=(r_A+r_X)/(√2(r_B+r_X))             （1）


       3. 拓展的离子半径应用: 离子半径在预测化学物结构稳定性方面具有重要作用，也是近些年来高通量筛选材料的首要过滤准则。由公式1可知，钙钛矿晶体的容忍因子t与化合物的离子半径有很大关系，目前普遍使用的离子半径表是Shannon在1976年，通过考虑化合物的配位数和电子自旋状态得到的Shannon radii data set [3-4]。尽快在一定程度上仍在指导实验合成稳定的钙钛矿材料，但是很多实用的离子半径没有收录到Shannon radii data set中。Fahhad H. Alharbi课题组通过机器学习的GPR模型（见图2）[5]，将Shannon radii data set从475个离子半径拓展到978个，在线数据网址是https://cmd-ml.github.io/，大大地丰富了Shannon radii data set，也可以进一步拓展新型钙钛矿晶体结构的容忍因子评价[6]。


 2.jpg

图2 基于机器学习的GPR模型扩展的Shanon离子半径数据


参考文献：

1. W.Z. Lv, L. Li, M.C. Xu, J.X. Hong, X.X. Tang, L.G. Xu, Y.H. Wu, R. Zhu, R.F. Chen, W. Huang, Improving the Stability of Metal Halide Perovskite Quantum Dots by Encapsulation. Adv. Mater., 2019, 31: 1900682. 

2. A.S. Bhalla, R.Y. Guo, R. Roy, The Perovskite Structure- a Review of its Role in Ceramic Science and Technology., Mat. Res. Innovat.,2000, 4: 3.

3. R.T. Shannon, C.T. Prewitt, Effective Ionic Radii in Oxides and Fluorides, Acta. Crystallogr. Sect. B., 1969, 25: 925.

4. R.D. Shannon, Revised Effective Ionic Radii and Systematic Studies of Interatomic Distances in Halides and Chalcogenides, Acta. Crystallogr. Sect. A., 1976, 32: 751.

5. A.A.B. Baloch, S.M. Alqahtani, F. Mumtaz, A.H. Muqaibel, S.N. Rashkeev, F.H. Alharbi, Extending Shannon’s Ionic Radii Database Using Machine Learning, Phys. Rev. Mater., 2021, 5: 043804. 

6. S. Pal, S. Das, R. Nagarajan, S. Uma, Dion–Jacobson A′MiiiNaNb3O10 (A′ = Rb, Cs; M(iii) = Sm, Bi) and RbSmNa2Nb4O13 Layered Perovskites and Their Luminescent Function, J. Mater. Chem. C., 2022, 10: 14675.




（来源：本站，转载请注明出处）