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钙钛矿的机器人分析可加速太阳能电池的开发,效率超过 30%

时间:2023-08-15   访问量:70

借助钙钛矿晶体,太阳能电池在将阳光转化为电能的能力方面不断打破记录。现在,一个新的自动化系统可以使这些记录下降得更快。其发明者表示,北卡罗来纳州立大学的 RoboMapper 可以分析钙钛矿在太阳能电池中的表现,其时间、成本和能源仅为体力劳动或以前的机器人平台的十分之一到五十分之一。

最常见的太阳能电池使用硅将光转换为电能。这些器件正在迅速接近 29.4% 的理论转换效率极限;现代商用硅太阳能电池的效率现已超过 24%,最好的实验室电池的效率为 26.8%。

提高太阳能电池效率的一种策略是将两种不同的光吸收材料堆叠在一起形成一个装置。这种串联方法增加了太阳能电池可以收集的太阳光光谱。串联电池的常见方法是使用由钙钛矿制成的顶部电池来吸收较高能量的可见光,并使用由硅制成的底部电池来吸收较低能量的红外线。去年,科学家们推出了首个钙钛矿-硅串联太阳能电池,其效率突破了 30% 的门槛,上个月,另一个研究小组也报告了同样的里程碑。

传统的材料研究让科学家在芯片上制备样品,然后通过多个步骤使用不同的仪器对其进行检查;

RoboMapper 对环境影响的最大减少来自于测试过程中能源效率的提高。

然而,现代遗传学和药物分析通常通过在每个板上放置数十个样本并同时检查它们来实现高通量。RoboMapper 也遵循这一策略,利用打印技术将材料样本小型化。

“我们从硬件与生物学和化学的互操作性中受益匪浅,例如在液体处理方面,”Amassian 说。然而,对于 RoboMapper,Amassian 和他的团队必须开发新的协议来处理钙钛矿材料以及与化学自动化中不同的表征实验。“我们必须进行的一项特殊开发是确保表征仪器能够自动化处理芯片上的高密度材料。这需要在硬件和软件方面进行一些工程设计。”

节省时间、能源、材料和金钱的关键是将样本量缩小 1,000 倍。“打印尺寸约为 50 至 150 [微米],而大多数其他工具创建的样本约为厘米,”Amassian 说。“通常,我们打印皮升到纳升的体积,而其他平台打印或涂层微升。”

钙钛矿特性(以便士计)

在 RoboMapper 的首次测试中,科学家们分析了 150 种不同的钙钛矿成分。总体而言,与其他机器人平台相比,RoboMapper 的成本低 12%,速度快 9 倍,能效高 18 倍。与体力劳动相比,成本降低了 2%,速度提高了 14 倍,能源效率提高了 26 倍。

“我们着手构建一个可以生成大型材料库的机器人,以便我们可以构建用于未来训练人工智能模型的数据集,”Amassian 说。这样的人工智能可以预测哪种钙钛矿结构表现最好。

研究人员重点关注钙钛矿的稳定性,这对于串联电池来说是一个重大挑战。阿马西安解释说,钙钛矿在暴露在光线下时往往会降解,从而失去最初使其理想的特性。

科学家们使用光学显微镜、显微光致发光光谱图和基于同步加速器的广角 X 射线散射图分析了钙钛矿结构、电子特性和对强光响应的稳定性。然后,这些实验数据被用来开发计算模型,该模型确定了研究人员预测将具有最佳属性组合的特定成分。

“这些模型现在可供其他人使用,”Amassian 说。他指出,他们现在正在与领先的串联太阳能电池研究小组进行谈判。

出乎意料的是,科学家们发现 RoboMapper 对环境影响的最大减少来自于测试过程中能源效率的提高。

“我们和其他人没有意识到这一点,因为实验室仪器使用的电力是看不见的,而材料和供应品是有形的,”阿马西安说。“RoboMapper 的设计部分是为了解决这个潜在的问题,将数十种材料放置在同一个测量工具中,并显着减少收集数据所需的开机时间。我们证明,碳足迹和其他负面环境影响可以减少十倍。”

未来,“我们将继续寻找更新、更好的钙钛矿,”阿马西安说。“我们还积极研究有机太阳能电池材料,以寻找对太阳能应用稳定的组合物。在强烈的模拟阳光下测试数十种成分的能力有助于节省大量时间和精力。”

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