Машина открытия солнечных батарей

С помощью кристаллов, известных как перовскиты, солнечные элементы все чаще бьют рекорды в том, насколько хорошо они преобразуют солнечный свет в электричество. Теперь новая автоматизированная система может ускорить падение этих рекордов. RoboMapper Университета штата Северная Каролина может проанализировать, насколько хорошо перовскиты могут работать в солнечных элементах, используя примерно от одной десятой до одной пятидесятой времени, затрат и энергии ручного труда или предыдущих роботизированных платформ, говорят его изобретатели.

Наиболее распространенные солнечные элементы используют кремний для преобразования света в электричество. Эти устройства быстро приближаются к своему теоретическому пределу эффективности преобразования в 29,4 процента; современные коммерческие кремниевые солнечные элементы в настоящее время достигают эффективности более 24 процентов, а лучшая лабораторная ячейка имеет эффективность 26,8 процента.

Одной из стратегий повышения эффективности солнечных батарей является объединение двух разных светопоглощающих материалов в одно устройство. Этот тандемный метод увеличивает спектр солнечного света, который может собрать солнечный элемент. Обычный подход к тандемным ячейкам заключается в использовании верхней ячейки из перовскитов для поглощения видимого света более высокой энергии и нижней ячейки из кремния для инфракрасных лучей с более низкой энергией. В прошлом году ученые представили первые тандемные солнечные элементы на основе перовскита и кремния, которые преодолели порог эффективности в 30 процентов, а в прошлом месяце другая группа сообщила о том же достижении.

При традиционном исследовании материалов ученые готовят образец на чипе, а затем проходят несколько этапов для его изучения с использованием различных инструментов. Существующие усилия по автоматизации «имеют тенденцию имитировать рабочие процессы человека — мы склонны обрабатывать материалы по одному параметру за раз», — говорит Арам Амассян, ученый-материаловед из Университета штата Северная Каролина в Роли.

Наибольшее снижение воздействия RoboMapper на окружающую среду произошло за счет повышения энергоэффективности во время испытаний.

Однако современный генетический и фармацевтический анализ часто достигает высокой производительности, помещая десятки образцов на каждую чашку и исследуя их все одновременно. RoboMapper также следует этой стратегии, используя методы печати для миниатюризации образцов материала.

«Мы получили большую выгоду от совместимости аппаратного обеспечения с биологией и химией, например, при работе с жидкостями», — говорит Амассиан. Однако для RoboMapper Амассиану и его команде пришлось разработать новые протоколы для работы с перовскитными материалами и провести различные эксперименты по определению характеристик, отличные от тех, которые можно найти в автоматизации химии. «Одна из конкретных разработок, которую нам нужно было сделать, — это убедиться, что инструменты для определения характеристик могут автоматически обрабатывать материалы с высокой плотностью на кристалле. Это потребовало некоторых технических разработок как с аппаратной, так и с программной стороны».

Одним из ключей к экономии времени, энергии, материалов и денег было сокращение размера выборки в 1000 раз. «Размер отпечатка составляет от 50 до 150 [микрометров], в то время как большинство других инструментов создают образцы порядка сантиметров», — говорит Амассиан. «Обычно мы печатаем объемы пиколитров в нанолитрах, в то время как другие платформы печатают или наносят микролитры».

В ходе первых испытаний RoboMapper ученые проанализировали 150 различных составов перовскита. В целом RoboMapper стоил на 12 процентов дешевле, в девять раз быстрее и в 18 раз энергоэффективнее, чем другие роботизированные платформы. И это было на 2 процента дешевле, в 14 раз быстрее и в 26 раз энергоэффективнее, чем ручной труд.

«Мы намеревались создать робота, который сможет генерировать большие библиотеки материалов, чтобы в будущем мы могли создавать наборы данных для обучения моделей ИИ», — говорит Амассян. Такой ИИ сможет затем предсказать, какие структуры перовскита будут работать лучше всего.

Государственный университет Северной Каролины

Исследователи сосредоточились на стабильности перовскитов, что является серьезной проблемой, когда речь идет о тандемных клетках. Перовскиты имеют тенденцию разлагаться под воздействием света, теряя свойства, которые изначально делали их желанными, объясняет Амассиан.

Ученые проанализировали структуру, электронные свойства и стабильность перовскита в ответ на интенсивный свет с помощью оптической микроскопии, картирования микрофотолюминесцентной спектроскопии и картирования широкоугольного рассеяния рентгеновских лучей на основе синхротрона. Эти экспериментальные данные затем были использованы для разработки вычислительных моделей, которые определили конкретный состав, который, по предсказаниям исследователей, будет иметь наилучшее сочетание свойств.