- GPT-LBL策略通过受体的聚合调整来增强p-i-n结构
- 实现了PCE为19.41%(认证为19.0%)的高效GPT-LBL器件
主要内容
由于供体-受体结构域的混合，具有体异质结(BHJ)的OSCs容易产生电荷复合。逐层沉积(LBL)有助于控制垂直分布，从而形成p-i-n结并改善电荷传输。香港理工大学李刚教授、美国加州大学杨阳教授等人添加了客体聚合物PY-IT来增强垂直分离，从而产生更明显的p-i-n结，得到了具有更高迁移率和平衡电荷传输的OSC。
研究表明，逐层(LBL)方法可以获得较好的垂直微观结构。然而，仍然缺乏对垂直组成和分子组织的精确控制。在这篇文章中，研究团队展示了一种客体聚合物定制LBL (GPT-LBL)策略，通过原位监测非富勒烯受体的预聚集行为来构建p-i-n微观结构。这种内置互穿网络的*结构减轻了陷阱密度状态和能量损失，改善空穴转移动力学，平衡电荷传输，同时提高开路电压(Voc)、短路电流密度(Jsc)和填充因子(FF)。从而实现了功率转换效率(PCE)为19.41%(认证为19.0%)的高效GPT-LBL有机太阳能电池(OSC)。用于GPT-LBL OSCs的大面积(1.03 cm²)器件在露天叶片涂层中获得了17.52%的PCE，这是绿色溶剂加工OSCs的最佳值之一。p-i-n结构对器件工程和光物理的理解产生影响，为实现高效稳定和可扩展的OSCs提供了一种有效的方法。
其中使用巨力光电代理的Paios太阳能电池&OLED瞬态特性测试系统进行了线性增压载流子抽取photo-CELIV测量。PY-IT聚合物的迁移率是参考聚合物的两倍，最佳器件的认证效率为19%，创下了LBL有机太阳能电池的记录，运行稳定性也得到了提高。在MPP环境条件下放置700小时后，经过PY-IT处理的器件仍保持了96%的初始性能，而参考设备降至57%。
文献信息
Achieving 19.4% organic solar cell via an in situ formation of p-i-n structure with built-in interpenetrating network
Ying Zhang, Wanyuan Deng, Christopher E. Petoukhoff, Xinxin Xia, Yongwen Lang, Hao Xia, Hua Tang, Hrisheekesh Thachoth Chandran, Sudhi Mahadevan, Kuan Liu, Patrick W.K. Fong, Yongmin Luo, Jiaying Wu, Sai-Wing Tsang, Frédéric Laquai, Hongbin Wu, Xinhui Lu, Yang Yang*, Gang Li*
