近日，大湾区大学物质科学学院刘莎研究员在高性能近红外有机光电探测器研究方向取得新进展。相关研究成果以“High-Detectivity Self-Powered NIR Organic Photodetectors Beyond 1050 nm Enabled by an A-π-D-π’-A-type Non-Fullerene Acceptor” 发表在国际知名期刊Advanced Functional Materials上。 大湾区大学物质科学学院刘莎研究员，西安近代化学研究所高潮研究员为论文共同通讯作者。大湾区大学访问学生杨文博为论文第一作者。大湾区大学为论文共同通讯单位。本工作得到粤莞联合地区培育基金的支持。 近红外有机光电探测器：为生物医疗与柔性器件开辟新前景 近红外有机光电探测器（NIR-OPD）凭借其在生物医学成像、光通信、夜视及健康检测等领域的广泛应用前景，已成为下一代柔性光电器件的重要发展方向。得益于有机材料的固有优势——低成本溶液加工性、宽光谱吸收调节性、优异的机械柔韧性以及良好的生物相容性——有机OPD在大规模柔性器件和可穿戴健康传感等应用场景中，展现了无机材料难以替代的巨大潜力。然而，在实现高性能近红外响应时，有机OPD面临一系列核心挑战：为了覆盖1000 nm以上的NIR波段，需设计窄带隙的有机半导体材料，但材料带隙的减小会引发“能隙定律”带来的困境，导致非辐射复合率指数级上升，进而影响器件性能，导致暗电流升高和激子复合加剧。传统的全平面或全扭曲骨架的非富勒烯受体（NFA）无法在光谱覆盖与载流子传输效率之间取得平衡，成为限制NIR-OPD性能突破的核心瓶颈。 本研究通过调控共轭骨架的扭曲度，成功设计并合成了两种新型非富勒烯受体（NFA）：h-ITT-4F 和 h-ITT-4Cl。与聚合物给体PTB7-Th共混后，该材料显著抑制了非辐射能量损失，提升了电荷传输效率并降低了陷阱密度。最终，该器件实现了低至1.65×10-10 A/cm2的暗电流密度，响应波长延伸至1050 nm以上，并且在400-1000 nm波段内的探测率（D*）均超过了1013 Jones，为高性能近红外有机光电探测器的开发提供了新思路。 本研究的创新之处在于，突破了“全平面/全扭曲”的传统非富勒烯受体设计框架，提出了“半扭曲半平面”骨架调控策略，在单一分子中实现了“宽光谱吸收-低非辐射复合-高结晶性”的协同优化。该策略为窄带隙有机光电器件提供了一条简洁而有效的分子优化路径。最终，器件不仅实现了低暗电流、高探测率与快速响应，还成功应用于PPG精准监测，具有广泛的生物医疗等实际应用潜力，为有机光电技术的进一步发展奠定了坚实基础。 图1 陷阱态能级示意图、电容- 频率（C-ω）曲线与陷阱态密度（tDOS）分析（h-ITT-4F体系陷阱密度仅6.19×1014 cm⁻3，远低于h-ITT-4Cl的1.68×1015 cm⁻3），结合Voc-光强、Jsc-光强关系，验证陷阱辅助复合被显著抑制 图2  器件性能参数（响应度、比探测率、响应速度）等 图3 NIR-OPD在心率检测中的实际应用展示

大湾区大学物质科学学院于华教授课题组与昆明理工大学陈江照教授合作，在基于铯/甲脒(CsFA)的钙钛矿太阳能电池方面取得新进展。相关成果以“Converting Residual Unstable PbI2Robust 2D Perovskite via Spacer Cation Engineering Toward Operationally Stable Perovskite Solar Cells”为题发表在《Angewandte Chemie International Edition》期刊。 研究背景及成果 解决由残留的碘化铅（PbI2）所引起的光不稳定问题对于同时实现高功率转换效率和优异稳定性至关重要。在此，本研究报告了一种基于维度工程的有效管理残留光活性碘化铅PbI2的策略。胍法辛盐酸盐（GUFCl）作为添加剂或界面改性剂被用于调节钙钛矿薄膜，将晶界（GB）处的残留碘化铅PbI2转化为稳定的二维钙钛矿，这抑制了钙钛矿薄膜的光分解，抑制了离子迁移，从而稳定了晶界。 二维钙钛矿的形成可以降低缺陷密度，促进载流子传输和提取，从而减轻载流子非辐射复合。因此，掺入GUFCl的p-i-n倒置钙钛矿太阳能电池（PSCs）实现了26.19%的冠军效率，并显著提高了运行稳定性。未封装的倒置PSC在连续跟踪最大功率点（MPP）1100小时后仍能保持其初始效率的92%。 本工作提供了一种简单而有效的方法来解决残留PbI2引起的内在不稳定性问题，旨在实现高效的运行稳定的钙钛矿光伏电池。 图1 加入GUFCl后形成的二维钙钛矿 图2  界面电荷转移与提取的研究 图3 GUFCl与钙钛矿化学相互作用机理的研究 图4 钙钛矿薄膜质量表征

大湾区大学物质科学学院于华教授课题组与西南石油大学李振宇研究员合作，在基于反式铯/甲脒(CsFA)的钙钛矿太阳能电池方面取得新进展。相关成果以“Bifacial Defect Management of Buried Interface for Enhanced Photovoltaic Performance of Inverted-Perovskite Devices with Precise Regulation of Charge Transport”为题发表在《Small Methods》上。 研究背景及成果 自组装分子（SAMs）的内在聚集行为会导致钙钛矿基底层出现严重的不均匀性甚至空白。钙钛矿底部表面与氧化镍直接接触会发生氧化还原反应，这不可避免地会导致钙钛矿降解并增强电荷传输障碍。在此，开发了一种具有双向缺陷调节功能的1-丙烯基-2,3-二甲基咪唑六氟磷酸盐（PDMIMPF6）分子。 PDMIMPF6可将SAMs和钙钛矿双层连接，调节两者的缺陷，并模糊界面空间。由于有机功能分子聚集缺陷的修复，SAM层的工作函数增加，有助于快速电荷传输并降低钙钛矿的降解率。此外，具有多功能基团的PDMIMPF6已被证明可通过氢键和配位相互作用抑制FA+迁移并钝化未配位的铅缺陷。这种分子粘合策略使经PDMIMPF6处理的器件实现了25.61%的功率转换效率。值得注意的是，在最大功率点跟踪下，未封装器件在1200小时时仍保持83.0%的初始效率，并且在超过2000小时内具有出色的湿度稳定性（91.4%）。 图1 钙钛矿薄膜质量表征 图2  具有双向缺陷调节功能的1-丙烯基-2,3-二甲基咪唑六氟磷酸盐（PDMIMPF6）分子性能表征 图3 钙钛矿电池光伏性能表征

大湾区大学物质科学学院于华教授课题组与大连化物所刘生忠教授、陕西师范大学翟鹏副研究员合作，从循环经济和绿色化学的角度出发，首次开发了一种使用醋酸铅（Pb(Ac)₂）作为铅源、绿色醇类作为溶剂来制备钙钛矿的方法。相关成果以“Authentic Alcohol-Based Green-Solution Processing of Stable Perovskite Solar Cells”为题发表在《Adv. Energy Mater.》上。 大湾区大学物质科学学院、陕西师范大学、大连化物所为论文的通讯单位。通讯作者为大湾区大学于华教授及特任研究员任丽霞博士，大连化物所刘生忠教授及陕西师范大学翟鹏副研究员。 本研究有三大亮点： 1. 开创性绿色溶剂体系：首次实现完全使用绿色醇类溶剂（甲醇/乙二醇）替代传统有毒溶剂（如DMF、DMSO）溶解醋酸铅（Pb(Ac)₂）来制备钙钛矿，真正迈向环境友好型加工。 2. 揭示新颖转化机制：深入阐明了Pb(Ac)₂到钙钛矿的转化并非一步到位，而是经历中间体MAPbI₃₋ₓAcₓ的形成及后续的Ac⁻/I⁻阴离子交换过程，为理解反应动力学提供了新视角。 3. 巧妙的造孔策略与卓越性能：引入NaHCO₃作为造孔剂，其分解产生的CO₂气体形成多孔Pb(Ac)₂支架，极大促进了转化速率和完全性，最终器件效率高达22.03%，同时展现出优异的环境、热和光照稳定性（500小时后仍保持85%以上效率）。 图1 钙钛矿薄膜制备示意图 图2  钙钛矿薄膜质量表征 图3 钙钛矿电池光伏性能与稳定性表征  

大湾区大学左小伟课题组联合太原科技大学、中山大学及中国科学院金属研究所等合作单位，在机器学习辅助高熵合金材料强韧化设计研究中取得重要进展。相关成果以“Achieving interpretableefficient design of lightweight multi-principal element alloys via machine learning with optimized strengthening-toughening models”为题，发表于国际知名期刊 Journal of Materials Science & Technology（中科院一区，2024 IF=14.3）。 大湾区大学物质科学学院、东莞市先进材料与大科学装置前沿交叉重点实验室及大湾区高等研究院为论文通讯单位。大湾区大学访问硕士生李旭涛和联培博士生李政为论文共同第一作者，通讯作者为大湾区大学左小伟副教授，太原科技大学康丽副教授和中山大学刘定心副教授。本工作得到中国博士后基金、松山湖材料实验室开放课题、辽宁省科学技术重大专项和广东省基础与应用基础研究基金的支持。 研究背景 以难熔金属为主的体心立方（BCC）结构多主元合金（MPEAs）在高温应用中表现出良好的潜力，但其实际应用仍面临两个主要限制：较低的拉伸延性和较高的密度。设计高性能BCC MPEAs存在双重挑战：一方面，MPEAs广阔的高维成分空间与低效的传统试错方法极大制约了最优性能组合的探索；另一方面，目前仍缺乏能够准确预测理想强度与塑性组合的理论模型。这些局限性不仅阻碍了高性能合金的开发，也限制了对合金强韧化机制的深入理解。近年来，数据驱动的机器学习（ML）方法为金属材料研究带来了变革性进展，能够高效探索复杂成分空间，快速筛选高性能合金成分，并识别影响性能的关键因素。然而，ML模型的可解释性差仍是当前的一个重要瓶颈。现有可解释性工具（如SHAP分析）虽可量化特征重要性并揭示统计关联，却难以深入理解其背后的物理机制或转化为切实可行的设计指导。 针对以上问题，本研究致力于突破BCC MPEAs强度与塑性难以协同提升的瓶颈。我们集成了一套可解释的机器学习设计框架，用于识别关键性能特征并构建高精度预测模型，进一步将机器学习分析结果转化为强韧化理论，最终形成面向高性能BCC MPEAs的有效设计准则。 研究成果 本研究针对BCC MPEAs开发了一种可解释的机器学习（ML）框架，用于识别调控屈服强度（YS）和断裂延伸率（FE）的关键因素。结果表明，FE主要来源于多个因素的协同作用（包括电负性差、价电子浓度和密度），而平均剪切模量失配是控制YS的主导因素。以这些筛选后的特征作为输入，我们提出了优化的YS和FE预测模型，其预测精度显著高于现有模型（YS：R2=0.96；FE：R2=0.84）。通过将ML所获得的认知通过特征-力学性能/元素属性之间的映射，进而转化为合金设计准则，我们设计了三种新型Ti-Zr基BCC MPEAs，屈服强度达1.07–1.16 GPa，断裂延伸率为16.6–24.5%，比屈服强度约为170 MPa·cm3·g-1，优于大多数已报道的BCC MPEAs。 本研究不仅提供了一种克服BCC MPEAs中强韧性权衡矛盾的数据驱动策略，还建立了一套可解释的设计原则，为加速先进结构材料的发现提供了新路径。 左小伟课题组招聘揽才 左小伟课题组专注于先进金属结构材料研究，聚焦于基础材料科学及机器学习辅助材料设计与开发等前沿领域。 依托物质科学学院，已建成系列先进研究平台： - 材料制备与加工平台：激光粉末床熔融（L-PBF）增材制造系统、原位中子衍射高梯度定向凝固设备、冷坩埚电磁悬浮熔炼炉、高真空非自耗电弧熔炼炉、冷/热双辊轧机。 - 材料测试与分析平台：维氏硬度计、多物理场（热/电）纳米压痕仪、万能材料试验机、疲劳试验机（配备DIC数字图像相关系统）。 - 材料计算平台： 高性能计算集群及相关模拟软件。

近日，美国科学院院刊（PNAS）在线发表了大湾区大学物质科学学院陈辰研究员、奥地利科学院曾泽柱博士与美国加州大学伯克利分校程冰清教授等合作的关于钙钛矿晶体中反常低温玻璃态热输运机理的研究工作。陈辰研究员为该论文的共同通讯作者。 研究背景及成果介绍 晶体与玻璃具有本质不同的热输运机制，因此其热导率随温度变化的趋势也截然不同。然而，钙钛矿型晶体Cs3Bi2I6Cl3却表现出类玻璃的热导率，这一现象既反常又尚未得到充分理解。 该工作通过实验发现了钙钛矿晶体Cs3Bi2I6Cl3在低温下展现玻璃态热输运行为（热导率随温度几乎稳定上升，且没有出现晶体中常见的非单调的热导率温度依赖性）。通过构建高精度神经演化机器学习势（NEP）以及路径积分分子动力学模拟，作者发现Cs3Bi2I6Cl3晶体在低温下存在原子无序分布，导致晶格畸变，从而有效散射了低温声子。作者进一步基于晶格动力学和Wigner thermal transport 理论，基于无序晶体模型计算复现了低温下的玻璃态热输运。本研究为预测晶体中的类玻璃热输运行为提供了全面的理论框架，为设计具有定制化热性能的材料奠定了基础。 图1 实验测量的部分典型晶体与玻璃的热导率 论文链接 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2415664122

近日，大湾区大学理学院助理教授姜旭旻与美国威斯康星大学麦迪逊分校张若冰副教授、约翰·霍普金斯大学Yannick Sire教授合作的论文《The singular sets of degeneratenonlocal elliptic equations on Poincaré-Einstein manifolds》（庞加莱-爱因斯坦流形上退化与非局部椭圆型方程的奇异集）被数学领域权威期刊《Journal of the European Mathematical Society》（JEMS）正式接受。该成果是几何分析与偏微分方程交叉领域的一项重要突破，标志着大湾区大学在基础科学研究领域取得一项国际级进展。 研究内容与意义        本研究针对Poincaré-Einstein流形上的一类退化且非局部椭圆算子，揭示了其奇异集的精细几何结构。通过建立定量微分理论、奇异集分层方法及Minkowski型估计，团队首次实现了对奇异集的一致Hausdorff测度估计。该成果不仅解决了该领域的长期难题，更深刻揭示了Poincaré-Einstein流形的几何结构与退化椭圆算子理论之间的内在联系，为后续研究提供了关键工具和理论框架。 坚韧耕耘与学术突破        姜旭旻老师的学术路径体现了持之以恒的探索精神。本科毕业于南京大学计算机科学与技术专业后，他跨学科转入数学领域，先后在南京大学、美国圣母大学攻读博士学位，并在罗格斯大学、福特汉姆大学从事教学与研究工作。他始终深耕于退化椭圆方程及其几何应用这一挑战性领域，最终通过本次JEMS论文迎来重要突破。

近日，大湾区大学物质科学学院奚修安课题组与西北工业大学李致朋教授、福州大学张久俊院士合作，在固体氧化物燃料电池(SOFC)钙钛矿阴极材料方面取得新进展，有效解决了LSCF阴极中Sr的偏析问题，显著提升了其性能和稳定性，并为探索高性能SOFC阴极材料提供了新途径，相关研究成果以 “Significant Suppression of Sr Segregation to Substantially Enhance Performance of La₀.₆Sr₀.₄Co₀.₄Fe₀.₆O₃-δ Cathodes for SOFCs via Thermodynamic-Kinetic Engineering”发表在国际权威期刊Advanced Functional Materials上。奚修安助理教授为该论文的共同通讯作者，大湾区大学物质科学学院为论文的共同通讯单位。 研究背景及成果介绍 固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种高效的全固态发电装置，能在中高温条件下直接将燃料与氧化剂中的化学能转化为电能。它不仅具备燃料多样化的特点（氢气、天然气、氨气、甲醇、乙醇等），还以排气干净、低噪音、低环境污染及高可靠性等优势著称，被誉为继水力、火力、核能之后的第四代发电技术。然而，作为关键组件之一的La₀.₆Sr₀.₄Co₀.₄Fe₀.₆O₃-δ阴极材料，其Sr的偏析问题对SOFCs的性能和稳定性构成了重大挑战。 该研究运用优化后的固相反应方法，切实改善了Sr的偏析问题。通过此策略制备的LSCF具备均匀的微观结构，能够有效减少Sr迁移，这是由于压应力致使氧空位形成数量减少。此外，其热膨胀系数（TEC）显著降低至13.3×10⁻⁶ K⁻¹，极大地提升了该材料与电解质之间的热匹配性。最终，采用此策略制备的阴极材料所实现的功率密度，相较于传统溶胶凝胶法合成的LSCF高出1.42倍，且衰减速率降低至六分之一以下。该方法有效解决了LSCF阴极中的Sr偏析问题，显著提升了其性能与稳定性，为探索高性能固体氧化物燃料电池（SOFC）阴极提供了新的途径。  图1. a) S-R LSCF和b) S-G LSCF中Sr从Srinit.迁移到Srfin.的能垒。c) LSCF中晶格和表面氧空位示意图。d) 在晶格和表面氧空位存在下S-R LSCF和S-G LSCF的Sr偏析能 图2. a) S-G LSCF和b) S-R LSCF在600-800 ℃下的I-V-P曲线。c) S-G LSCF和S-R LSCF在600-800 ℃下的峰值功率密度（PPD）。d) S-G LSCF和e) S-R LSCF在700℃、1.0 A cm-2下的稳定性。 论文链接 https://doi.org/10.1002/adfm.202518931