| 研究課題/領域番号 |
18J12426
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
菅野 翔平 首都大学東京, 理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| キーワード | ペロブスカイト太陽電池 / マテリアルズ・インフォマティクス / 第一原理計算 / 機械学習 / 鉛フリーペロブスカイト / 有機-無機ハイブリッドペロブスカイト |
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| 研究実績の概要 |
本研究の課題は ①誘電率依存交換相関汎関数の開発・実装と ②ペロブスカイト太陽電池の新規材料の設計・提案である。
課題①では、新規材料のバンドギャップを定量的に記述するために、密度汎関数理論における誘電率依存交換相関汎関数の開発を計画していた。しかしこれまでの検討から、本計算方法は計算コストが非常に大きく、材料探索等の大規模計算に用いることが困難であることが分かった。そこで、誘電率依存交換相関汎関数の代替案として、機械学習によるバンドギャップのハイスループットな予測を検討した。この検討では、サポートベクトルマシン回帰により、ペロブスカイトの組成からバンドギャップを予測する機械学習モデルを作成した。また、機械学習モデルの訓練データとして、282種類のペロブスカイト化合物のバンドギャップの実験値データベースを収集・作成した。
課題②では、ペロブスカイト太陽電池の新規材料の探索に向けて、マテリアルズ・インフォマティクスに基づく材料探索スキームを開発・実行した。本材料探索スキームでは、機械学習や第一原理計算、種々データベースなどを用いることで、化合物の形成性や物性値、価格、毒性などをハイスループットに評価する。この材料探索スキームを用いて、2800万種類を超える組成を高速に選別し、ペロブスカイト太陽電池の新規材料として有望な22種類のペロブスカイト化合物を得た。この内17種類は、本研究で新規に提案された化合物であり、ペロブスカイト太陽電池への応用が期待される。
また、本研究で開発したマテリアルズ・インフォマティクスに基づく材料探索スキームは、水分解光触媒などの他の材料の探索などにも応用が期待される。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要に記載したように、当初予定していた誘電率依存交換相関汎関数の代わりに、機械学習を用いることになった。
しかしながら、2018年度の目標である、ペロブスカイト太陽電池材料の探索方法の開発と、新規材料の提案をすることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度の目標として、他の次世代太陽電池や水分解光触媒などの新規材料の探索を実施する。この材料探索には、これまでに開発したマテリアルズ・インフォマティクスに基づく材料探索スキームを拡張・応用する予定である。この材料探索によって得られた化合物を、有望な新規材料として提案する。
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