搞事情!如何“杀富济贫”,发Nature大子刊?

杀富济贫

豆瓣9.2分的神剧《天道》,男主丁元英为了送女主一份礼物,决定写一个“杀富济贫”的神话——杀中国HiFi音响领头羊乐圣公司,以济王庙村的贫苦村民,最终乐圣公司董事长林雨峰人财两空。

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这部电视剧提供了一个范例:杀富济贫,要找功成名就的!

发Nature Energy

搞事情!如何“杀富济贫”,发Nature大子刊?

2021年12月13号,德国亥姆霍兹柏林材料与能源研究中心(HZB)杀富济贫,发表一篇Nature Energy
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这里的‘富人’是谁?那就是赫赫有名的美国国家可再生能源实验室(NREL)。NREL靠着一张太阳能电池的榜单,牢牢抓住了几十万科研工作者的目光,每年放榜之时,就有几家欢喜,几百家愁。除了最高效率,这个榜单似乎不提供其他有用的数据价值。
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这篇Nature Energy的两位主要作者T. Jesper Jacobsson和Eva Unger在文章中写道:
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
确实,NREL除了可信的效率记录,确实不能提供更多的有用信息,他们的工作比NREL榜单更全面、更又价值,征服大子刊
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德国亥姆霍兹柏林材料与能源中心毕竟也是世界顶尖的光伏研究中心实力超级雄厚,加上德国人的较真精神,精品工作层出不穷。
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首先,他们搜索了Web of Science上钙钛矿太阳能电池文章,超过了19000篇。
然后,他们召集了全球百来位同行,收集了42400个光伏器件的数据,每个器件有多达100个参数。
最后,开发了开源和可访问的程序和数据库,并将作为一个开源项目继续发展。
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这个数据有什么用呢?

1. 吾生有崖,文献无涯,这么多文章,看是看不完的。建立数据库很有必要,让科研工作者真正了解技术发展态势,有助于发现相关的知识差距和制定新的科学问题。

Tip: 每个数据点都对应文献链接,所以随便筛选下,不就出来综述文献列表?
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2. 站在巨人的肩膀上,也避免重复造轮子,可实现简单、交互式的探索、分析和过滤。比如,一个数据是偶然的,但是统计数据是很有参考意义的!
比如:你知道了一种材料组分的效率,但又重复不出来,那就去看看统计数据。如果统计数据也是很高的,那么说明是你哪里工艺什么的不对;如果那篇文献偏离统计值,那就值得怀疑了。如下图,MA组分效率确实比CSFA或者MAFA组分的差。
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3. 除了可访问所有历史数据,还提供上传新实验数据,根据公平数据原则,制定程序和协议,简化新钙钛矿数据的传播和收集。这像维基百科一样,共同维护和传播知识。具体操作视频介绍如下:
项目网站:https://perovskitedatabase.com
源代码:https://github.com/Jesperkemist/perovskitedatabase
这个数据库项目的是建立钙钛矿太阳能电池研究的维基百科,需要整个钙钛矿社区的参与。这个数据库让有些昧着良心、夸大数据的文章在大数据面前无处遁形!

梅开二度

‘互联网+钙钛矿’还不够。

德国人梅开二度,完全对标NERL,做了个‘互联网+光伏’,叫做Emerging-PV这次是把所有类型的电池都纳入了。
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网址是和上面的类似,每个数据点都可以朔源,也可以用ORCID登入上传自己的电池数据。
2019年,Osbel Almora博士提出Emerging-PV这个想法,得到了多方支持,光伏领域很多大佬都参与了,包括Advanced Energy Materials杂志副主编,文章发表在Advanced Energy Materials杂志上,通讯作者是Christoph J. Brabec大佬。
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比较有意思的是,上一篇Nature Energy的通讯作者T. Jesper Jacobsson也在其中。
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展  望

Nature Energy文章展望说:

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.也就是说其他实验领域也可以这样做!
代码已经开源,再学点计算或机器学习,找大佬一起整合数据,就可以考虑弄个‘石墨烯数据库’、‘二维材料数据库’、‘光催化数据库’。。。弄出来就是从0到1的突破。
速度要快,马上百家齐鸣!现在学或许来得及。
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参考资料

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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