这张图片看起来比较高端，但其实背后的计算过程并不复杂。
顶电池的光吸收边，可以通过公式换算出有效层材料的禁带宽度，禁带宽度再减去假定的能量损失，就得到了开路电压。
禁带宽度已知，外量子效率已知，可以通过积分计算得到短路电流密度。
最后，填充因子是给定的0.75。
三者相乘，就得到了最终的光电转换效率。
理论预测的结果还是比较美好的。
在光吸收边为1100纳米，外量子效率75%，填充因子0.75，能量损失0.6电子伏特的条件下，有机光伏叠层器件的效率可以达到20%！
20%！
然而，理想很丰满，现实有点短。
现实的情况是，每个值都比理想情况下差5%左右。
比如，光吸收边实际上只有1000纳米，外量子效率只有70%，填充因子只有0.70，能量损失是0.65电子伏特。
从而导致，现实里的结果差不多就是20%*0.95*0.95*0.95*0.95=16.3%。
而现在都还做不到16.3%呢。
不过经过许秋团队的努力，已经非常的接近这个数值了。
剩下的B、C、D三张图片，就是把三维坐标系之下立体的A图，变为二维坐标下的平面图。
也就是分别固定外量子效率、顶电池的光吸收边，以及每个子电池的能量损失，三个变量其中的一个，考察光电转换效率随另外两个变量变化的二维图谱。
其中，光电转换效率同样通过之前的蓝红颜色进行表示，并绘制出等效率线。
值得注意的是，在这些半经验分析图片中，许秋都把填充因子恒定为0.75。
一方面，是因为填充因子相对比较特殊。
它虽然是变量，但影响它的因素非常多，不是很好优化和界定，不像短路电流密度和开路电压，可以认为直接和材料禁带宽度相关。
理论上讲，填充因子主要受到太阳能电池器件本身的影响，最终得到的器件串联电阻越大，并联电阻越小，填充因子就越小。
但实际上，不论是串联电阻还是并联电阻，都是在涂膜后才测试出来的，在涂膜前怎么让这两个数值随心意而改变，是比较难以做到的。
换言之，器件填充因子的优化，几乎是纯粹的结果导向。
填充因子比较小的体系，用到的光电材料以及加工工艺，在发展的过程中会被自动淘汰，或者自动转为冷门的领域。
比如，全聚合物有机光伏的N2200的体系，填充因子通常会比较低，甚至只有0.5、0.6左右，现在做这个领域的研究者就非常的少。
另一方面，也是因为在一个三维立体图谱中，只能有三个自变量，如果再加上一个填充因子作为变量，就需要用到四维坐标系了。
四维坐标系，许秋就算想画，也画不出来。
况且，现在虽说是三个自变量、一个因变量，其实也是有限制的。
其中一个自变量“每个子电池的能量损失”并不是连续变化，而是以0.1电子伏特为间隔跳动变化的。
如果这个变量也连续变化，那么最终得到的就是连续曲面。
点动成线，线动成面，面动成体。
连续变化的曲面就会等效为一个立体的结构。
此时，“每个子电池的能量损失”变量，将取代光电转换效率成为新的z坐标。
而原本是z坐标的效率将“坍缩”为颜色，或者是一个强度值，从而得到一张真·立体图谱。
在纸张这种二维空间中，是无法表达“真·立体图谱”这种三维图谱的。
这也是之前“每个子电池的能量损失”非连续变化的原因。
第二张图片，单结器件相关的表征。
这个和平常发的文章没什么太大的区别，相对比较常规，许秋暂定做四张图片：
顶电池、底电池有效层材料的分子结构；
顶电池、底电池有效层的光吸收光谱；
单结顶电池、底电池器件各自的J-V曲线；
单结顶电池、底电池器件的EQE曲线。
第三张图片，叠层器件相关的的表征。
有些类似于第二张图片，许秋暂定做六张图片：
叠层器件的结构示意图；
能级结构图，包括电极功函数、有效层和传输层HOMOLUMO能级；
叠层器件效率随着顶电池和底电池厚度变化的二维图谱，类似于第一张图的B、C、D图，光电转换效率用颜色表示，并标注出等效率线；
最佳叠层器件的J-V特性曲线；
最佳叠层器件的EQE曲线，包括两个电池单独的EQE曲线和总的EQE曲线，同时简单分析电流损失分布；
不同光照强度下的最佳叠层器件的J-V特性曲线。
三张图片许秋已经全部绘制完毕。
其中，第一张图片是通用的，第二和三张图片，是许秋根据现有的体系，绘制出来的初代版本，之后如果更新了体系，直接更换即可。
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