中电启明星携核心产品参展2019年中国电机工程学会年会

在数据库中，中电根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

启明(d-e)标准尖晶石ZFO和(f-g)铁磁性ZFO自旋极化的三维空间和平面分布图。星携2.ZFO光电化学和磁性测量图2：(a)OER的实验装置示意图展示了磁场作用下的光电催化分解水测试过程。

核心会年图5：电子自旋极化对铁磁性ZFO抑制光生载流子复合的机理。如，产品参展程学手性催化剂通过调节手性结构中的活性中心产生自旋极化，从而获得更高的电化学性能。在包括J.Am.Chem.Soc.、年中Angew.Chem.Int.Ed.、ACSNano、Phys.Rev.B等期刊上发表SCI文章130余篇。

基于泡利不相容原理与磁电阻效应抑制光生载流子的复合，国电并提供有利于光生载流子传输的电荷转移通道。另一方面，机工在外磁场中利用磁性材料电极对电子的自旋极化有积极的影响。

中电2019年获山东省自然科学奖一等奖。

此外，启明电子自旋极化产生的磁电阻效应，降低了载流子输运的电阻，使更多的光生载流子分离并转移到催化活性表面，增强光电催化性能。星携（G）D18：FCC-Cl和（H）PM6：FCC-Cl的暗电流曲线。

（B-C）D18，核心会年PM6和FCC-Cl在溶液与薄膜状态下的紫外-可见吸收光谱。产品参展程学（F）室内光源发射光谱。

（I）LED（2600K，年中1000lux）持续照射下光伏器件性能模拟。国电该成果以题为AHighlyCrystallineNon-FullereneAcceptorEnablingEfficientIndoorOrganicPhotovoltaicswithHighEQEandFillFactor发表在CellPress旗下Joule（影响因子=29.155）上。