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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用在材料科學(xué)中，以幫助發(fā)現新材料。該領(lǐng)域的核心是數據挖掘技術(shù)的應用，尤其是機器學(xué)習方法，進(jìn)行通常被稱(chēng)為定量結構-效應關(guān)系（QSAR）建模，以產(chǎn)出各種材料相關(guān)的“活動(dòng)”的預測模型。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。在本文中對比了藥物化學(xué)/藥物設計和材料相關(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：本研究中的數據挖掘分類(lèi)的步驟

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

圖2：TiO₂|Cu₂O|NiO庫的激發(fā)圖，根據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。對具有相同相關(guān)性的光伏參數的電池用黃色方塊表示。

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

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