Джерело:sciencedaily.com
У постійній гонці за розробкою все кращих матеріалів і конфігурацій для сонячних батарей існує багато змінних, які можна налаштувати, щоб спробувати покращити продуктивність, включаючи тип матеріалу, товщину та геометричне розташування. Розробка нових сонячних батарей, як правило, була виснажливим процесом внесення невеликих змін до одного з цих параметрів за раз. Хоча обчислювальні симулятори дозволили оцінити такі зміни без необхідності створювати кожен новий варіант для тестування, процес залишається повільним.
Тепер дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Google Brain розробили систему, яка дає змогу не просто оцінювати один запропонований дизайн за раз, а й надавати інформацію про те, які зміни забезпечать бажані покращення. Це може значно збільшити швидкість відкриття нових, покращених конфігурацій.
Нова система, яка називається диференційованим симулятором сонячних батарей, описана в статті, опублікованій в журналі «Computer Physics Communications», написаній молодшим Шоном Манном, науковцем Джузеппе Романо з Інституту солдатських нанотехнологій Массачусетського технологічного інституту&№ 39, і чотирма. інші в MIT і Google Brain.
Традиційні симулятори сонячних батарей, пояснює Романо, беруть деталі конфігурації сонячної батареї та виробляють на виході передбачувану ефективність – тобто який відсоток енергії вхідного сонячного світла насправді перетворюється в електричний струм. Але цей новий симулятор одночасно прогнозує ефективність і показує, наскільки на цей вихід впливає будь-який з вхідних параметрів."Це безпосередньо говорить вам, що станеться з ефективністю, якщо ми зробимо цей шар трохи товщім, або що станеться з ефективністю, якщо ми, наприклад, змінимо властивість матеріалу," він каже.
Коротше кажучи, каже він,"ми'ми не відкривали новий пристрій, але ми розробили інструмент, який дозволить іншим швидше виявляти інші високопродуктивні пристрої." Використовуючи цю систему,"ми зменшуємо кількість разів, коли нам потрібно запускати симулятор, щоб надати швидший доступ до більш широкого простору оптимізованих структур." Крім того, каже він,"наш інструмент може ідентифікувати унікальний набір параметрів матеріалу, який до цього часу був прихований, оскільки' дуже складно запустити ці симуляції."
Хоча традиційні підходи використовують, по суті, випадковий пошук можливих варіацій, за словами Манна, за допомогою свого інструменту"ми можемо слідувати траєкторії змін, оскільки симулятор говорить вам, у якому напрямку ви хочете змінити свій пристрій. Це робить процес набагато швидшим, тому що замість того, щоб досліджувати весь простір можливостей, ви можете просто йти по одному шляху" що безпосередньо веде до покращення продуктивності.
Оскільки вдосконалені сонячні батареї часто складаються з кількох шарів, переплетених провідними матеріалами для перенесення електричного заряду від одного до іншого, цей обчислювальний інструмент показує, як зміна відносної товщини цих різних шарів вплине на продуктивність пристрою'"Це дуже важливо, тому що товщина критична. Існує сильна взаємодія між поширенням світла та товщиною кожного шару та поглинанням кожного шару," Манн пояснює.
Інші змінні, які можна оцінити, включають кількість легування (введення атомів іншого елемента), яке отримує кожен шар, або діелектричну проникність ізоляційних шарів, або заборонену зону, міру енергетичних рівнів фотонів світла, які можна отримати. захоплені різними матеріалами, що використовуються в шарах.
Цей симулятор тепер доступний як інструмент з відкритим вихідним кодом, який можна негайно використовувати, щоб допомогти керувати дослідженнями в цій галузі, каже Романо."Він готовий і може бути використаний експертами галузі." Щоб скористатися цим, дослідники поєднали б обчислення цього пристрою' з алгоритмом оптимізації або навіть системою машинного навчання, щоб швидко оцінити широкий спектр можливих змін і швидко знайти найперспективніші альтернативи.
На даний момент симулятор базується лише на одновимірній версії сонячної батареї, тому наступним кроком буде розширення його можливостей за рахунок включення дво- та тривимірних конфігурацій. Але навіть ця 1D-версія"може охопити більшість осередків, які зараз виробляються," — каже Романо. Певні варіанти, такі як так звані тандемні елементи з використанням різних матеріалів, ще не можуть бути змодельовані безпосередньо за допомогою цього інструменту, але"існують способи наближення тандемної сонячної батареї шляхом моделювання кожної з окремих елементів," ; — каже Манн.
Симулятором є"кінець до кінця," Романо каже, тобто він обчислює чутливість ефективності, також враховуючи поглинання світла. Він додає:"Привабливим напрямком майбутнього є створення нашого симулятора з передовими існуючими симуляторами диференційованого поширення світла для досягнення підвищеної точності."
Рухаючись вперед, каже Романо, оскільки це код з відкритим вихідним кодом,"це означає, що як тільки він'з’явиться, спільнота може зробити свій внесок у це. І тому' тому ми дуже схвильовані." Хоча ця дослідницька група – це"лише кілька людей," за його словами, тепер будь-хто, хто працює в цій галузі, може вносити власні покращення та покращення в код і вводити нові можливості.
& quot;Диференційована фізика надасть нові можливості для моделювання сконструйованих систем," каже Венкат Вішванатан, доцент машинобудування в Університеті Карнегі-Меллона, який не був пов’язаний з цією роботою."Симулятор диференційованої сонячної батареї є неймовірним прикладом диференційованої фізики, яка тепер може надати нові можливості для оптимізації продуктивності сонячних батарей," — каже він, називаючи дослідження&«захоплюючим кроком вперед»."
Крім Манна і Романо, до команди входили Ерік Фадель і Стівен Джонсон з Массачусетського технологічного інституту, а також Семюель Шонгольц і Екін Кубук з Google Brain. Робота була частково підтримана Eni SpA і MIT Energy Initiative, а також MIT Quest for Intelligence.
