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反溶剂结晶方法经常用于制造高质量的钙钛矿薄膜、生长相当大的单晶以及在室温下合成纳米颗粒。然而，对特定反溶剂对多组分钙钛矿内在稳定性的影响的系统探索尚未得到证实。鉴于此，2021年11月18日美国田纳西大学诺克斯维尔分校Mahshid Ahmadi团队于JACS刊发基于机器人的合成和机器学习方法对多组分钙钛矿稳定性的反溶剂高通量研究的研究成果。在这里，开发了一种高通量实验工作流程，该工作流程结合了化学机器人合成、自动表征和机器学习技术，以探索反溶剂的选择如何影响二元钙钛矿系统在环境条件下的内在稳定性。MAPbI3、MAPbBr3、FAPbI3、FAPbBr3、CsPbI3和 CsPbBr3的不同组合用于合成 15 个组合库，每个组合库具有 96 种独特的组合。总共合成了大约 1100 种不同的组合物。每个文库使用两种不同的反溶剂制造两次：甲苯和氯仿。合成后，光致发光光谱每 5 分钟自动执行一次，持续约 6 小时。然后利用非负矩阵分解 (NMF) 来绘制依赖于时间和成分的光电特性。通过对每个文库使用此工作流程，证明了反溶剂的选择对于钙钛矿在环境条件下的内在稳定性至关重要。探索了可能的动态过程，例如卤化物偏析，负责由选择反溶剂引起的稳定性或最终降解。总的来说，这项高通量研究证明了反溶剂在合成高质量多组分钙钛矿系统中的重要作用。