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Materials Informatics：Statistical Modeling in Material Science

Abraham Yosipof,Klimentiy Shimanovich, Hanoch Senderowitz

MolecularInformatics, 2016

doi: 10.1002/minf.201600047

  材料信息學(xué)致力于將信息原理應(yīng)用在材料科學(xué)中，以幫助發(fā)現(xiàn)新材料。該領(lǐng)域的核心是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)方法，進(jìn)行通常被稱為定量結(jié)構(gòu)-效應(yīng)關(guān)系（QSAR）建模，以產(chǎn)出各種材料相關(guān)的“活動(dòng)”的預(yù)測(cè)模型。這些模型可以加速優(yōu)異性能的新材料的發(fā)展，并挖掘決定這些性能的因素。在本文中對(duì)比了藥物化學(xué)/藥物設(shè)計(jì)和材料相關(guān)的QSAR建模，突出了建立新的、材料特定描述符的重要性。調(diào)查了一些最新的QSAR模型在材料科學(xué)的發(fā)展，重點(diǎn)是含能材料和太陽(yáng)能電池。最后列舉了利用組合材料合成方法使用金屬氧化物制造太陽(yáng)能電池組的材料信息分析的新實(shí)例。

材料信息學(xué)，材料科學(xué)，QSAR，化學(xué)信息學(xué)，太陽(yáng)能電池，光伏電池

圖1：本研究中的數(shù)據(jù)挖掘分類的步驟

兩個(gè)太陽(yáng)能電池庫(kù)的光伏電池的PC圖，藍(lán)色和紅色的點(diǎn)分別代表TiO₂|Co₃O₄和TiO₂|Co₃O₄|MoO₃庫(kù)。綠點(diǎn)代表兩個(gè)庫(kù)中的13個(gè)具有相同組合的TiO₂|Co₃O₄層的電池對(duì)，其光伏特性基本不受MoO3層影響。

圖2：TiO₂|Cu₂O|NiO庫(kù)的激發(fā)圖，根據(jù)J_SC（左）和V_OC（右）和NiO層的厚度之間的Spearman關(guān)系進(jìn)行顏色編碼。對(duì)具有相同相關(guān)性的光伏參數(shù)的電池用黃色方塊表示。

圖3：預(yù)測(cè)TiO₂|CuO-NiO-In₂O₃的J_SC（μA/cm²）和V_OC（V）值，朝向邊緣的紅色區(qū)域在模型的適用域（AD）之外。

隱石檢測(cè)擁有一批在業(yè)內(nèi)取得顯著成就的專業(yè)技術(shù)人員，在行業(yè)內(nèi)有著豐富的檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)。秉承著專注、專業(yè)、高效、想客戶所想的理念，公司積極增加項(xiàng)目和完善更先進(jìn)的測(cè)試儀器設(shè)備，保障每一個(gè)檢測(cè)，分析，研發(fā)任務(wù)優(yōu)質(zhì)高效的完成。同時(shí)通過(guò)專業(yè)所長(zhǎng),為全球數(shù)萬(wàn)家優(yōu)質(zhì)客戶提供最及時(shí)的行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)信息，和更高精尖的分析檢測(cè)解決方案。

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