一种智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的微反应系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的微反应系统及方法，属于微化工技术领域。本发明专利技术采用的系统及方法，通过将微反应器与自动控制结合能实现酸碱比、停留时间、前驱液与反溶剂比等参数的快速筛选，同时有效防止了产物中杂质的产生；并在上述基础上，将元学习算法与迟滞算法相结合，能在少量数据点下得到准确的反应参数与荧光性质的模型，在宽光谱内快速准确地实现目标发射钙钛矿纳米晶的合成，大大减少了试错成本。此外，本发明专利技术采用的方法均在室温下进行，进一步减少降低了能耗。本发明专利技术所述系统及方法实现目标钙钛矿纳米晶的合成准确高效，能耗低成本小，操作简便可控，产物质量好，有利于规模化生产。有利于规模化生产。

【技术实现步骤摘要】
一种智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的微反应系统及方法


[0001]本专利技术属于微化工
，具体涉及一种智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的微反应系统及方法。

技术介绍

[0002]钙钛矿纳米晶因其独特的光电性质在太阳能电池、LED器件、光催化等领域有极大的应用价值。目前已经开发了一系列釜式方案用于合成钙钛矿纳米晶，例如热注射法、阴离子交换法和配体辅助再沉淀法(LARP)。热注射通常在高温和惰性条件下进行，这增加了实验难度和能源成本。阴离子交换常用于制备混合卤化物钙钛矿纳米晶，需要制备起始单卤化物纳米晶，这提高了实验的复杂性。相反，LARP的特点是将前驱体和反溶剂在室温下直接混合，是更高效节能且具有潜力的大规模生产方法。釜式合成中的细微差异可能会强烈影响产品的尺寸和形状，从而改变纳米晶的光学特性。此外，过饱和度、酸碱比等实验参数极大地影响着纳米晶的成核和生长过程，充分利用这些重要的实验参数能够进一步实现纳米晶的可控制备(Progress in Materials Science,2022,123:100821)。然而，常规的釜式方法实验效率低，需要耗费大量的时间、原料和人力成本用于试错，且在产物性能优化、合成参数的协同效应探索上具有一定局限性。
[0003]微反应技术能精准控制合成试剂、强化反应过程的热质传递效率，同时还能与原位表征工具、智能算法引导的反应参数预测和优化相结合，实现反应参数的快速筛选、建立过程参数与产物性能的准确模型，多年来其作为一种高效可靠的技术已在多种材料合成上展现了巨大的潜力。目前基于微反应技术实现目标钙钛矿纳米晶的方法多基于两相流，不利于产物的规模化生产。同时，在制备前驱液或者反应过程中需要高温条件，增加了实验能耗(Small,2022,18(19):2200740)；所用微反应系统与采用的自动控制和算法结合过于复杂，对软硬件和实验人员的要求很高，在常规的实验室中开展材料发掘研究难度很大(Advanced Materials,2020,32(30):2001626)，并且采用的算法需要多次采样才能实现目标产物的准确定位，需要一定的时间和原料成本，这类反应平台不利于实现规模化生产。
[0004]专利CN201811163412.1公开了一种制备钙钛矿量子点粉末的自动化装置及其制备方法，通过将反应模块、温控模块和抽滤模块相结合，能实现过程参数的精准控制和连续生产。虽然该专利所述各模块均涉及自动控制，但实际操作自动化程度较低，实现产物性能优化等操作过程仍需大量人力调控和时间以及试剂成本。专利CN201711024415.2公开了一种有机
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无机辅助离子交换快速合成全光谱钙钛矿量子点的方法。该法基于CsPbBr3母液和无机盐溶液，在微反应器内阴离子交换反应，获得多色钙钛矿量子点。该法需先制备CsPbBr3产物，才能进行后续实验，因此母液的质量决定了后续产物的质量，给实验带来了诸多不确定性，且增加了实验的复杂程度。同时该法所述得到多色量子点的过程需要多次重复的试错，大大增加了实验的时间和原料成本，且并未实现纳米级、高精准的波长定位。
[0005]近年来，作为深度学习的重要部分，元学习算法已被证明能基于数个数据解决回归任务，得到准确的关系模型。不同于常规的机器学习算法，元学习算法能自主学习神经网
络的重要部分，比如网络参数更新方法、高泛化能力的初始化网络参数和神经网络架构等(Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning,2017,70:1126
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1135)。元学习算法主要通过独立于实际数据的多个预训练任务中获得先验知识来学习网络组件，然后提出一个可泛化的模型，该模型在实际任务中仅需很少的训练数据便可快速得到关系模型。例如，与模型无关的元学习算法在正弦函数的拟合任务中，仅需在目标正弦函数的四分之一个周期内采样五个数据点，便可以推断出目标正弦函数在其余范围内的整体形状。
[0006]因此，基于微反应器系统和元学习算法建立一种低耗节能、快速精准的实现高质量目标钙钛矿纳米晶微反应系统及方法，可进一步加速目标钙钛矿纳米晶的开发。

技术实现思路

[0007]针对现有技术不足，本专利技术的目的是提出一种智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的微反应系统及方法。
[0008]本专利技术一方面提供了一种智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的微反应系统，所述系统包括自动控制进料泵、自动控制多通道切换阀、微混合器、微反应器、监控装置和毛细管；
[0009]所述自动控制进料泵包括第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵、第三自动控制进料泵及第四自动控制进料泵；所述第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵和自动控制多通道切换阀之间设有Y型接头，第一自动控制进料泵的出口通过毛细管与Y型接头的第一入口连接，第二自动控制进料泵的出口通过毛细管与Y型接头的第二入口连接，Y型接头的出口和第三自动控制进料泵通过毛细管与自动控制多通道切换阀的各个入口分别连接；自动控制多通道切换阀出口通过毛细管连接微混合器，微反应器、微混合器与第四自动控制进料泵之间设有T型接头，微混合器的出口通过毛细管与T型接头的第一入口连接，第四自动控制进料泵通过毛细管与T型接头的第二入口连连接，T型接头的出口通过毛细管与微反应器连接；
[0010]所述监控装置包括光学检测装置和计算机；所述光学检测装置检测微反应器排出的产物的光学性能，并将数据传输至计算机处理，而后计算机通过数据处理结果向自动控制进料泵及自动控制多通道切换阀发送指令控制反应过程。
[0011]另一方面，本专利技术提供一种基于所述微反应系统的智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的方法，包括如下步骤：
[0012]1)第一自动控制进料泵引入含Br的前驱液，第二自动控制进料泵引入含I的前驱液，所述的含Br的前驱液为含有CsBr与PbBr2的前驱液，所述含I的前驱液为含有CsI与PbI2的前驱液；第三自动控制进料泵引入溶剂，第四自动控制进料泵引入反溶剂；
[0013]2)将所需制备的目标CsPb(Br
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)3纳米晶的荧光发射波长位置数据作为输入，输入到经过元学习算法训练后得到的微反应系统操作参数与波长位置的关系模型中；计算机读取荧光发射波长位置数据后，根据微反应系统操作参数与波长位置的关系模型得到第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵和第四自动控制进料泵的流速，进行目标CsPb(Br
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)3纳米晶的制备；其中，含Br的前驱液和含I的前驱液在微混合器混合后，与反溶剂在T型接头处接触，进入微反应器反应，反应后产物经过光学检测装置得到波长位置数据；
[0014]3)若实验得到的波长位置数据不符合目标CsPb(Br
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)3纳米晶的荧光发射波长位置数据
±
4nm的范围，计算机通过迟滞算法对第一自动控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的微反应系统，其特征在于，所述系统包括自动控制进料泵、自动控制多通道切换阀、微混合器、微反应器、监控装置和毛细管；所述自动控制进料泵包括第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵、第三自动控制进料泵及第四自动控制进料泵；所述第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵和自动控制多通道切换阀之间设有Y型接头，第一自动控制进料泵的出口通过毛细管与Y型接头的第一入口连接，第二自动控制进料泵的出口通过毛细管与Y型接头的第二入口连接，Y型接头的出口和第三自动控制进料泵通过毛细管与自动控制多通道切换阀的各个入口分别连接；自动控制多通道切换阀出口通过毛细管连接微混合器，微反应器、微混合器与第四自动控制进料泵之间设有T型接头，微混合器的出口通过毛细管与T型接头的第一入口连接，第四自动控制进料泵通过毛细管与T型接头的第二入口连连接，T型接头的出口通过毛细管与微反应器连接；所述监控装置包括光学检测装置和计算机；所述光学检测装置检测微反应器排出的产物的光学性能，并将数据传输至计算机处理，而后计算机通过数据处理结果向自动控制进料泵及自动控制多通道切换阀发送指令控制反应过程。2.如权利要求1所述的微反应系统，其特征在于，所述微混合器包括螺旋管与其3D支撑结构，螺旋管的螺旋高度为2
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5mm，螺旋直径为7
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16mm，螺旋长度为100
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150cm，微混合器用于混合由第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵引入的前驱液；第一自动控制进料泵引入含Br的前驱液；第二自动控制进料泵引入含I的前驱液。3.如权利要求1所述的微反应系统，其特征在于，所述微反应器包括流体变向螺旋管与其3D支撑结构，流体变向螺旋管的螺旋高度为3
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5mm，螺旋直径为8
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14mm，螺旋长度为300
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500cm，所述微反应器通过缠绕在带螺旋凹槽的3D支撑结构实现流体变向。4.如权利要求1所述的微反应系统，其特征在于，所述光学检测装置由检测支架、光纤、光谱仪和激光器构成；所述检测支架包括检测管及其3D支撑结构，检测管材料为透明聚四氟乙烯或石英，检测管内径为1
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5mm，外径为2
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7mm，长度为10cm。5.一种基于权利要求1所述微反应系统的智能化精准制备目标钙钛矿纳米晶的方法，其特征在于，包括如下步骤：1)第一自动控制进料泵引入含Br的前驱液，第二自动控制进料泵引入含I的前驱液，所述的含Br的前驱液为含有CsBr与PbBr2的前驱液，所述含I的前驱液为含有CsI与PbI2的前驱液；第三自动控制进料泵引入溶剂，第四自动控制进料泵引入反溶剂；2)将所需制备的目标CsPb(Br
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)3纳米晶的荧光发射波长位置数据作为输入，输入到经过元学习算法训练后得到的微反应系统操作参数与波长位置的关系模型中；计算机读取荧光发射波长位置数据后，根据微反应系统操作参数与波长位置的关系模型得到第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵和第四自动控制进料泵的流速，进行目标CsPb(Br
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)3纳米晶的制备；其中，含Br的前驱液和含I的前驱液在微混合器混合后，与反溶剂在T型接头处接触，进入微反应器反应，反应后产物经过光学检测装置得到波长位置数据；3)若实验得到的波长位置数据不符合目标CsPb(Br
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)3纳米晶的荧光发射波长位置数据
±
4nm的范围，计算机通过迟滞算法对第一自动控制进料泵、第二自动控制进料泵的流速比例进行调节，直到反应产物的波长位置数据符合目标CsPb(Br
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)3纳米晶的荧光发射波长位置数据
±
4nm的范围；
4)当目标CsPb(Br
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)3纳米晶制备完成后，通过计算机命令自动控制多通道切换阀打开第三自动进料泵的通道和第四自动进料泵的通道，将溶剂和反溶剂通入所述的微反应系统中，冲洗微混合器、微反应器和光学检测装置的流体通道。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤2)中，所述经过元学习算法训练后得到的微反应系统操作参数与波长位置的关系模型，其训练过程包括以下步骤：a)对初始化的元学习算法神经网络模型f
θ
进行预训练，所述元学习算法神经网络模型为单输入单输出、含有两个隐藏层的多层感知机；预训练的支撑集和询问集数据采样于一个sine函数，形式如下：y
(j)
＝asin(x
(j)
+b)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，振幅a在[0.1,7.0]范围内变化，相位b在[0,2π]范...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴可君，尹伊建，何潮洪，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：