印刷光伏电池的商业化需要了解单层的最佳成分和微观结构，以及在工业条件下大面积控制这些特性的能力。虽然微观结构优化可以通过实验室规模的方法轻松实现，但从实验室规模到中试生产线（“实验室到晶圆厂”）的转移是一个缓慢而繁琐的过程：首先，在线操作结构敏感方法的难度阻碍了适当的微观结构表征，其次，必须针对每种材料组合重新确定加工功能关系，因为典型实验室规模旋涂获得的结果不能直接转移到其他涂层方法。

埃尔朗根-纽伦堡大学Karen Forberich、Christoph J. Brabec等人报道了如何优化有机太阳能电池的性能，同时直接在工业相关的槽模涂布线上以二维组合方法评估工艺性能。

这是通过多喷嘴狭缝模头涂布头实现的，该涂布头允许沿幅材和幅材上的参数变化。这种修改使我们能够在单次涂层运行中生成和分析3750个器件，改变活性层供体：受体比率和电子传输层 (ETL) 的厚度。我们使用高斯过程回归（GPR）来利用整个数据集来精确确定最佳参数组合。活性层形态的性能相关特征是从紫外-可见吸收光谱推断出来的。通过以这种方式绘制形态图，可以检测到工艺条件（挤出速率、退火温度）的小不良梯度，并量化它们对器件性能的影响。

GPR获得的工艺参数、形态和性能之间的相关性为基础物理提供了线索，这些线索最终通过自动高通量漂移扩散模拟进行量化。由此得出的结论是，对于非常薄的 ETL 涂层观察到的电压损失是由于ETL不完全覆盖电极，从而导致表面复合增强。

M. Wagner, A. Distler, V. M. Le Corre, S. Zapf, B. Baydar, H.-D. Schmidt, M. Heyder, K. Forberich, L. Lüer, C. J. Brabec, H. J. Egelhaaf, Cutting “lab-to-fab” short: high throughput optimization and process assessment in roll-to-roll slot die coating of printed photovoltaics Energy Environ. Sci. 2023.

https://pubs.rsc.org/en/content/articlepdf/2023/ee/d3ee01801f

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