Exploring Cs3Sb2X9-type perovskites (X = Cl, Br, I) for optoelectronic applications : a theoretical investigation using density functional theory (DFT) and machine learning - Gouvêa, Rogério Almeida (2024)
O subgrupo mais característico das perovskitas inorgânicas de haleto metálico 2D (PIHM) é composto por perovskitas com vacâncias ordenadas ao longo da direção <111>, com a fórmula química A3B2X9 (onde A é um cátion monovalente, B é um cátion trivalente como Bi3+ ou Sb3+, e X é um ânion haleto). Devido à sua baixa toxicidade, notáveis propriedades optoeletrônicas e estabilidade, essas estruturas têm atraído considerável atenção. Elas podem potencialmente substituir as perovskitas de haleto de chumbo, que são tóxicas e sensíveis à umidade, abordando o desafio da geração e transporte limitados de portadores em PIHMs 2D com espaçadores orgânicos. Esta tese investiga teoricamente os materiais, Cs3Sb2X9 (X= Cl, Br, I) (grupo espacial: P3̅m1). Através da nossa investigação, revelamos que a mistura de haletos pode influenciar significativamente as variações de band gap e mudanças estruturais, apresentando estruturas ordenadas potenciais. Também descobrimos que, nesses materiais, as superfícies (1000) mantêm propriedades eletrônicas benéficas para fotovoltaicos, enquanto as superfícies (0001) exibem reatividade adequada para fotocatálise. O alinhamento das bandas de Cs3Sb2Br9|Cs3Sb2Cl9 e a tolerância a defeitos de Cs3Sb2I9|Cs3Sb2Br9 sugerem aplicações em LEDs e fotovoltaicos, respectivamente. Também examinamos a dopagem de metais de transição e halogênios em ambos os polimorfos de Cs3Sb2I9 (grupos espaciais: P3̅m1 e P63/mmc), a perovskita de menor band gap deste grupo. A dopagem com índio aumenta a absorção óptica e a estabilidade, e a dopagem com escândio estabiliza a rede cristalina com aumento mínimo do band gap, sugerindo métodos para melhorar o desempenho do dispositivo. Usando o modelo de aprendizado de máquina MODNet, aprimorado com um novo gerador de descritores, exploramos extensivamente o espaço químico desta classe de materiais. Isso incluiu dopagem multi-elemento, previsão da formabilidade de novos compostos e identificação de elementos estabilizadores. Nosso fluxo de trabalho de aprendizado de máquina analisou mais de 100 milhões de estruturas, identificando compostos ternários promissores, incluindo Cs3Ga2Br9 e Rb3Cr2Br9, com band gaps mais baixos do que as perovskitas comumente estudadas, e sugerindo cátions A mistos e ânions como potenciais estabilizadores.