国家能源局：推动将生物柴油纳入国家核证自愿减排量(CCER)机制

图2嵌入h-BN顶层具有特定边界的纳米沟槽和GNR（a，国家国c）纳米粒子选择性刻蚀后的亚5nm宽ZZ（a）和AC（c）的纳米沟槽的三维AFM高度图像。

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源纳入标记表示凸多边形上的点。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、局推减排R机辅助多维材料表征、局推减排R机获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。2020年10月02日，生物相关成果以题为Vapor-assisteddepositionofhighlyefficient,stableblack-phaseFAPbI3perovskitesolarcells的文章在线发表在Science上。

【引言】在钙钛矿太阳能电池中，柴油阳离子/卤化物与甲酰亚胺碘化铅（FAPbI3）的混合可以提高电池效率，柴油但同时也会造成挥发性methylammonium（MA）的损失和相分离，从而导致材料吸收发生蓝移和长期稳定性问题。为了解决这一问题，核证关键是要制备高纯度α相FAPbI3。

在该项工作中，自愿制研究人员利用NMR定量了材料框架中的MA吸收量，自愿制并利用分子动力学模拟揭示了硫氰酸根阴离子能够在热力学相转变温度以下提高α-FAPbI3的形成和稳定性。国家国【图文导读】图1FAPbI3钙钛矿薄膜的表征图2NMR谱学测量图3分子动力学模拟揭示结构转变图4气相处理的FAPbI3基钙钛矿太阳能电池图5气相处理的FAPbI3基钙钛矿太阳能电池的运行稳定性测试文献链接：Vapor-assisteddepositionofhighlyefficient,stableblack-phaseFAPbI3perovskitesolarcells（Science,2020,DOI:10.1126/science.abb8985）本文由材料人学术组NanoCJ供稿。