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搞事情!如何“殺富濟貧”,發Nature大子刊?

殺富濟貧

豆瓣9.2分的神劇《天道》,男主丁元英為了送女主一份禮物,決定寫一個“殺富濟貧”的神話——殺中國HiFi音響領頭羊樂圣公司,以濟王廟村的貧苦村民,最終樂圣公司董事長林雨峰人財兩空。

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這部電視劇提供了一個范例:殺富濟貧,要找功成名就的!

發Nature Energy

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2021年12月13號,德國亥姆霍茲柏林材料與能源研究中心(HZB)殺富濟貧,發表一篇Nature Energy
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這里的‘富人’是誰?那就是赫赫有名的美國國家可再生能源實驗室(NREL)。NREL靠著一張太陽能電池的榜單,牢牢抓住了幾十萬科研工作者的目光,每年放榜之時,就有幾家歡喜,幾百家愁。除了最高效率,這個榜單似乎不提供其他有用的數據價值。
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這篇Nature Energy的兩位主要作者T. Jesper Jacobsson和Eva Unger在文章中寫道:
The National Renewable Energy Laboratory (NREL) efficiency chart is probably one of the most reproduced images in the photovoltaic field. It is a highly trustable source as it exclusively relies on externally certified results, but is also limited in scope
確實,NREL除了可信的效率記錄,確實不能提供更多的有用信息,他們的工作比NREL榜單更全面、更又價值,征服大子刊
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德國亥姆霍茲柏林材料與能源中心畢竟也是世界頂尖的光伏研究中心實力超級雄厚,加上德國人的較真精神,精品工作層出不窮。
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首先,他們搜索了Web of Science上鈣鈦礦太陽能電池文章,超過了19000篇。
然后,他們召集了全球百來位同行,收集了42400個光伏器件的數據,每個器件有多達100個參數。
最后,開發了開源和可訪問的程序和數據庫,并將作為一個開源項目繼續發展。
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這個數據有什么用呢?

1. 吾生有崖,文獻無涯,這么多文章,看是看不完的。建立數據庫很有必要,讓科研工作者真正了解技術發展態勢,有助于發現相關的知識差距和制定新的科學問題。

Tip: 每個數據點都對應文獻鏈接,所以隨便篩選下,不就出來綜述文獻列表?
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2. 站在巨人的肩膀上,也避免重復造輪子,可實現簡單、交互式的探索、分析和過濾。比如,一個數據是偶然的,但是統計數據是很有參考意義的!
比如:你知道了一種材料組分的效率,但又重復不出來,那就去看看統計數據。如果統計數據也是很高的,那么說明是你哪里工藝什么的不對;如果那篇文獻偏離統計值,那就值得懷疑了。如下圖,MA組分效率確實比CSFA或者MAFA組分的差。
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3. 除了可訪問所有歷史數據,還提供上傳新實驗數據,根據公平數據原則,制定程序和協議,簡化新鈣鈦礦數據的傳播和收集。這像維基百科一樣,共同維護和傳播知識。具體操作視頻介紹如下:
項目網站:https://perovskitedatabase.com
源代碼:https://github.com/Jesperkemist/perovskitedatabase
這個數據庫項目的是建立鈣鈦礦太陽能電池研究的維基百科,需要整個鈣鈦礦社區的參與。這個數據庫讓有些昧著良心、夸大數據的文章在大數據面前無處遁形!

梅開二度

‘互聯網+鈣鈦礦’還不夠。

德國人梅開二度,完全對標NERL,做了個‘互聯網+光伏’,叫做Emerging-PV這次是把所有類型的電池都納入了。
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網址是和上面的類似,每個數據點都可以朔源,也可以用ORCID登入上傳自己的電池數據。
2019年,Osbel Almora博士提出Emerging-PV這個想法,得到了多方支持,光伏領域很多大佬都參與了,包括Advanced Energy Materials雜志副主編,文章發表在Advanced Energy Materials雜志上,通訊作者是Christoph J. Brabec大佬。
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比較有意思的是,上一篇Nature Energy的通訊作者T. Jesper Jacobsson也在其中。
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展? 望

Nature Energy文章展望說:

This approach of extensively capturing the progress of an entire field, including sorting, interactive exploration and graphical representation of the data, will be applicable to many fields in materials science, engineering and biosciences.也就是說其他實驗領域也可以這樣做!
代碼已經開源,再學點計算或機器學習,找大佬一起整合數據,就可以考慮弄個‘石墨烯數據庫’、‘二維材料數據庫’、‘光催化數據庫’。。。弄出來就是從0到1的突破。
速度要快,馬上百家齊鳴!現在學或許來得及。
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參考資料

1.?https://perovskitedatabase.com/Contributors

2.?https://www.nature.com/articles/s41560-021-00941-3.pdf
3.?https://www.nature.com/articles/s41560-021-00954-y.pdf
4.?https://www.youtube.com/watch?v=ji5DcXHtZnw
5.?https://www.nrel.gov/pv/assets/pdfs/best-research-cell-efficiencies-rev211117.pdf
6.?https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/aenm.202002774
7. https://emerging-pv.org/data/

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