태양전지 발견 기계

페로브스카이트라고 알려진 결정의 도움으로 태양 전지는 햇빛을 전기로 얼마나 잘 변환하는지에 대한 기록을 점점 더 깨고 있습니다. 이제 새로운 자동화 시스템으로 인해 이러한 기록이 더욱 빠르게 하락할 수 있습니다. 노스 캐롤라이나 주립 대학의 RoboMapper는 수동 노동이나 이전 로봇 플랫폼에 비해 대략 10분의 1에서 1/50까지의 시간, 비용 및 에너지를 사용하여 페로브스카이트가 태양 전지에서 얼마나 잘 작동할 수 있는지 분석할 수 있다고 말합니다.

가장 일반적인 태양전지는 실리콘을 사용하여 빛을 전기로 변환합니다. 이들 장치는 이론적 변환 효율 한계인 29.4%에 빠르게 접근하고 있습니다. 현대의 상업용 실리콘 태양전지는 이제 24% 이상의 효율성에 도달했으며, 최고의 실험실 셀은 26.8%의 효율성을 가지고 있습니다.

태양 전지의 효율을 높이는 한 가지 전략은 두 가지 서로 다른 광 흡수 재료를 하나의 장치에 함께 적층하는 것입니다. 이 직렬 방식은 태양전지가 수확할 수 있는 햇빛의 스펙트럼을 증가시킵니다. 탠덤 셀의 일반적인 접근 방식은 페로브스카이트로 만들어진 상단 셀을 사용하여 더 높은 에너지의 가시광선을 흡수하고, 실리콘으로 만들어진 하단 셀을 사용하여 더 낮은 에너지의 적외선을 흡수하는 것입니다. 작년에 과학자들은 30% 효율 임계값을 통과한 최초의 페로브스카이트-실리콘 직렬 태양전지를 공개했으며 지난 달에는 다른 그룹도 동일한 이정표를 보고했습니다.

기존 재료 연구에서는 과학자들이 칩에 샘플을 준비한 다음 다양한 장비를 사용하여 이를 검사하기 위해 여러 단계를 거쳤습니다. 기존 자동화 노력은 "인간의 작업 흐름을 모방하는 경향이 있습니다. 우리는 한 번에 하나의 매개변수씩 재료를 처리하는 경향이 있습니다"라고 Raleigh에 있는 North Carolina State University의 재료 과학자인 Aram Amassian은 말합니다.

RoboMapper가 환경에 미치는 영향을 가장 크게 줄이는 것은 테스트 중 에너지 효율성이 향상되었기 때문입니다.

그러나 현대 유전학 및 약학 분석에서는 각 플레이트에 수십 개의 샘플을 배치하고 한 번에 검사함으로써 높은 처리량을 달성하는 경우가 많습니다. RoboMapper는 또한 인쇄 기술을 사용하여 재료 샘플을 소형화하는 이 전략을 따릅니다.

Amassian은 “우리는 액체 취급과 같은 생물학 및 화학과의 하드웨어 상호 운용성으로부터 많은 이점을 얻었습니다.”라고 말합니다. 그러나 RoboMapper의 경우 Amassian과 그의 팀은 페로브스카이트 물질을 처리하기 위한 새로운 프로토콜과 화학 자동화에서 볼 수 있는 것과는 다른 특성화 실험을 개발해야 했습니다. “우리가 해야 할 특별한 개발 중 하나는 특성화 장비가 자동화를 통해 칩의 고밀도 재료를 처리할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이를 위해서는 하드웨어와 소프트웨어 측면 모두에서 약간의 엔지니어링이 필요했습니다.”

시간, 에너지, 자재 및 비용을 절약하는 비결 중 하나는 표본 크기를 1,000배로 줄이는 것이었습니다. "인쇄 크기는 50~150[마이크로미터] 정도인 반면, 대부분의 다른 도구는 센티미터 단위로 샘플을 생성합니다."라고 Amassian은 말합니다. "일반적으로 우리는 피코리터를 나노리터 단위로 인쇄하는 반면 다른 플랫폼은 마이크로리터를 인쇄하거나 코팅합니다."

RoboMapper의 첫 번째 테스트에서 과학자들은 150개의 서로 다른 페로브스카이트 구성을 분석했습니다. 전체적으로 RoboMapper는 다른 로봇 플랫폼에 비해 비용은 12%, 속도는 9배, 에너지 효율성은 18배였습니다. 그리고 수작업에 비해 비용은 2% 절감되고, 속도는 14배, 에너지 효율성은 26배 향상되었습니다.

Amassian은 "우리는 미래에 AI 모델 훈련을 위한 데이터세트를 구축할 수 있도록 대규모 재료 라이브러리를 생성할 수 있는 로봇을 구축하기 시작했습니다."라고 말했습니다. 그런 다음 AI는 어떤 페로브스카이트 구조가 가장 잘 작동할지 예측할 수 있습니다.

노스캐롤라이나 주립대학교

연구진은 직렬 전지의 주요 과제인 페로브스카이트의 안정성에 중점을 두었습니다. 페로브스카이트는 빛에 노출되면 분해되는 경향이 있으며, 애초에 페로브스카이트를 바람직하게 만들었던 특성을 잃어버리게 된다고 Amassian은 설명합니다.

연구진은 광학현미경, 미세광발광 분광학 매핑, 싱크로트론 기반 광각 X선 산란 매핑을 이용해 페로브스카이트 구조, 전자 특성, 강렬한 빛에 대한 안정성을 분석했다. 이 실험 데이터는 연구자들이 가장 좋은 속성 조합을 가질 것이라고 예측한 특정 구성을 식별하는 계산 모델을 개발하는 데 사용되었습니다.