Self‐Assembled Monolayers in p–i–n Perovskite Solar Cells: Molecular Design, Interfacial Engineering, and Machine Learning–Accelerated Material Discovery

材料科学 钙钛矿(结构) 纳米技术 单层 串联 结晶 沉积(地质) 可扩展性 转化式学习 透视图(图形) 工程物理 同步加速器 薄膜 材料设计 设计要素和原则 原子力显微镜 冠军 系统工程 基石 钙钛矿太阳能电池
作者
Asmat Ullah,Ying Luo,Stefaan De Wolf
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:: e20220-e20220 被引量:4
标识
DOI:10.1002/adma.202520220
摘要

Self-assembled monolayers (SAMs) have precipitated a paradigm shift in the design of hole transport layers (HTLs) for p-i-n perovskite solar cells, emerging as the cornerstone of modern, high-efficiency devices. This review comprehensively charts the evolution of SAM-based HTLs from fundamental molecular-level insights to their pivotal role in commercial-scale applications and record-breaking perovskite/silicon tandem cells. We delve into the intricate structure-property-performance relationships that govern SAMs' function, examining how meticulous engineering of anchoring groups, π-bridges, and functional headgroups dictates critical features such as energy level alignment, interfacial defect passivation, and perovskite crystallization control. The discussion extends beyond champion efficiencies to critically assess the scalability of deposition techniques, the limitations of operational stability under real-world conditions, and the pathways for integration into tandem architectures. Furthermore, we highlight the transformative potential of machine learning in accelerating the discovery and optimization of next-generation SAM materials. Finally, we provide a forward-looking perspective on molecular design strategies required to overcome existing challenges and fully unlock SAM potential for stable, high-performance photovoltaics.
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