新技术允许快速太阳能电池筛选 2017-01-09 01:02:03

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该团队使用该实验装置测量太阳能电池材料样品的电输出,在变化的温度和照明的受控条件下,然后使用这些测试的数据作为计算机建模的基础,使用统计方法来预测整体在实际操作条件下材料的性能图片:Riley Brandt研究人员为明天的太阳能电池板寻找更好,更有效的材料的全球追求通常是缓慢和艰苦的研究人员通常必须生产实验室样品 - 通常由多层不同的材料结合在一起 - 进行广泛的测试现在,麻省理工学院和其他机构的团队已经想出了一种方法来绕过这种昂贵且耗时的制造和测试,从而可以快速筛选出比实际情况更多的变化

传统方法新流程不仅可以加速寻找新的公式麻省理工学院研究生Rachel Kurchin解释了本周出现在Joule传统方法期刊中的新流程的合着者,他解释说,他们也可以更准确地预测他们的表现

她表示,典型的测试方法显示了“多数载体”的行为,即主要的粒子或空位,其运动产生的特殊样本,但不同于实际的细胞,可能不完全代表真实的太阳能电池的性能

通过材料的电流但是在光伏(PV)材料的情况下,Kurchin解释说,它实际上是少数载体 - 材料中丰富程度较低的载体 - 这是器件整体效率的限制因素,以及那些更难以测量此外,典型的程序仅测量一组方向上的电流 - 在薄膜材料的平面内al - 而它是在工作太阳能电池中实际利用的上下流量在许多材料中,这种流动可能“完全不同”,因此为了正确表征材料而使其理解至关重要,她说“从历史上看,率新材料开发进展缓慢 - 通常为10至25年,“麻省理工学院机械工程副教授,论文的高级作者Tonio Buonassisi说道

”使这一过程变得缓慢的一个原因是需要很长时间才能排除故障早期原型设备,“他说”执行表征需要时间 - 有时需要几周或几个月 - 并且测量并不总是具有确定任何问题根本原因的必要灵敏度“所以,Buonassisi说,”底线是,如果我们想加快新材料开发的步伐,我们必须找到更快,更准确的方法来解决我们的早期材料和原型“这就是团队现在已经完成的工作”他们开发了一套工具,可以用来对所提议的材料进行准确,快速的评估,使用一系列相对简单的实验室测试,结合材料物理特性的计算机建模本身,以及基于称为贝叶斯推理的统计方法的附加建模系统包括制作一个简单的测试设备,然后在不同的照明水平和不同的电压下测量其电流输出,以准确量化这些变化条件下性能的变化然后使用这些值来改进统计模型“在我们在不同的温度和照明强度下获得[样本]的许多电流 - 电压测量之后,我们需要弄清楚材料和界面变量的哪种组合最适合我们的集合测量结果,“Buonassisi解释说”将每个参数表示为概率分布bution允许我们考虑实验的不确定性,它还允许我们确定哪些参数是共变的“贝叶斯推理过程允许基于每个新测量更新每个参数的估计,逐渐改进估计和归巢更近他说,在为特定应用寻求材料组合时,Kurchin说,“我们提供了所有这些材料的属性和界面属性,它会告诉你输出结果是什么样的“系统非常简单,即使对于在实验室中表现不太好的材料,”我们仍然可以在没有巨大计算机开销的情况下运行它“而且,Kurchin说,利用计算工具来筛选可能的材料将越来越有用,因为“实验室设备变得更加昂贵,计算机变得更便宜这种方法可以让您最大限度地减少对复杂实验室设备的使用”Buonassisi说,基本方法可以应用于各种不同的材料评估而不仅仅是太阳能电池 - 事实上,它可能适用于任何涉及计算机模型输出实验测量的系统“例如,这种方法擅长确定哪种材料或接口属性可能会限制性能,即使是复杂的堆叠的材料,如电池,热电装置,或用于网球鞋或飞机机翼的复合材料“而且,他补充说,”它特别适用于l对于早期阶段的研究,许多事情可能会出现问题“前进,他说,”我们的愿景是将这种快速表征方法与我们在实验室中开发的更快的材料和设备合成方法联系起来“最后,他说,“我非常希望高通量计算,自动化和机器学习的结合将帮助我们将新材料开发的速度提高五倍以上

这可能是变革性的,带来了时间表新材料 - 科学发现从20年到大约3到5年“研究团队还包括Riley Brandt '11,SM '13,PhD '16;前博士后Vera Steinmann;麻省理工学院的研究生Daniil Kitchaev和谷歌公司的客座教授Gerbrand Ceder,Chris Roat;柏林Hemholz Zentrum的Sergiu Levcenco和Thomas Unold这项工作得到了Google Faculty Research Award,美国能源部和Total研究基金的支持

出版物:Riley E Brandt等,“通过贝叶斯参数快速光伏设备表征”估计,“Joule,2017; doi:101016 / jjoule201710001来源:麻省理工学院新闻大卫L钱德勒