講演情報
[16p-M_124-10]In-situ分光と機械学習を用いた鉛ペロブスカイト薄膜の
形成メカニズム解明及び膜物性予測モデルの構築
〇下村 凌司1、西久保 綾佑1、佐伯 昭紀1 (1.阪大院工)
キーワード：
ペロブスカイト太陽電池
鉛ペロブスカイト太陽電池の成膜過程は複雑で、膜質が性能や耐久性を左右するが、包括的な品質支配因子は未解明である。本研究では、in-situ吸収発光分光でスピンコート・熱アニール中の動的挙動を観測・解析し、特に熱アニール時の光学変化が膜特性に重要であることを見出した。また、測定データから膜物性を高精度予測する機械学習モデルを構築した。その結果、結晶成長後期の粒子融着が新たな重要因子として見出された。