블로그

Jul 28, 2023

새로운 로봇은 태양전지 재료를 14배 더 빠르게 검색합니다.

Dina Genkina - 2023년 8월 24일 오후 3시 9분(UTC) 올해 초 2층 태양전지는 33% 효율로 기록을 경신했습니다. 셀은 실리콘과 실리콘이라는 물질의 조합으로 만들어집니다.

Dina Genkina - 2023년 8월 24일 오후 3:09 UTC

올해 초 2층 태양전지는 33% 효율로 기록을 경신했다. 셀은 실리콘과 페로브스카이트라는 물질의 조합으로 만들어집니다. 그러나 이러한 직렬형 태양전지는 이론적 한계인 약 45% 효율성과는 여전히 거리가 멀고 햇빛에 노출되면 빠르게 성능이 저하되어 유용성이 제한됩니다.

직렬형 태양전지를 개선하는 과정에는 서로 겹쳐서 서로 부족한 햇빛의 일부를 포착하는 완벽한 재료를 찾는 과정이 포함됩니다. 이에 대한 잠재적인 재료 중 하나는 독특한 입방체 안의 마름모 결정 구조로 정의되는 페로브스카이트입니다. 이 구조는 다양한 비율의 많은 화학물질에 채택될 수 있습니다. 직렬형 태양전지에 적합한 후보를 만들려면 화학 물질의 조합이 올바른 밴드갭(태양 스펙트럼의 올바른 부분을 흡수하는 특성)을 가져야 하며, 가장 어려운 점은 조명 하에서 품질이 저하되지 않아야 한다는 것입니다.

가능한 페로브스카이트 물질의 수는 방대하며, 주어진 화학 조성이 가질 특성을 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 실험실에서 모든 가능성을 시험해 보는 것은 엄청나게 많은 비용과 시간을 소모합니다. 이상적인 페로브스카이트 검색을 가속화하기 위해 노스캐롤라이나 주립대학의 연구원들은 로봇의 도움을 받기로 결정했습니다.

NCSU 교수이자 이 프로젝트의 주요 조사관인 Aram Amassian은 "우리는 이 기술을 개선할 때마다 재료 변형을 처리합니다."라고 말했습니다. “그래서 우리에게는 새로운 재료를 만들고 이러한 재료를 평가하는 능력이 필요합니다. 이러한 자료를 보는 사람은 누구라도 반복적이고 매우 노동 집약적인 작업을 해야 합니다.”

이 작업을 줄이기 위해 Amassian 팀은 RoboMapper라는 사랑스러운 이름의 로봇을 만들었습니다. RoboMapper는 함께 작동하는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 첫 번째는 잉크 준비 봇입니다. 일련의 기본 화학 물질이 주어지면 이 봇은 이를 다양한 비율로 결합하여 잠재적으로 페로브스카이트를 형성할 수 있는 수백 가지 잉크로 공식화합니다. 두 번째는 이러한 잉크를 단일 기판에 그리드로 적용하는 인쇄 봇입니다.

인간 수준의 손재주로는 불가능한 작업인 수백 개의 작은 샘플을 단일 칩에 배치하는 기능을 통해 연구자는 다양한 진단 도구를 사용하여 이러한 모든 샘플을 동시에 테스트할 수 있습니다. 연구원들은 이것이 수동 탐색에 비해 14배, 다른 자동화 방법에 비해 9배나 물질의 합성 및 특성화 속도를 향상시킨다고 말합니다.

RoboMapper의 기능을 보여주기 위해 연구원들은 잠재적인 페로브스카이트 혼합물의 특정 세트를 테스트했습니다. 그들은 RoboMapper를 사용하여 세 가지 기본 성분을 수백 가지 비율로 혼합하고 모든 샘플을 단일 칩에 인쇄했습니다. 그런 다음 이 샘플을 테스트하여 구조, 밴드갭 및 빛 노출 시 안정성을 확인했습니다. 이러한 가속화된 테스트를 통해 그들은 이러한 중요한 특성이 변화하는 구성에 따라 어떻게 달라지는지에 관한 정량적 모델을 구축했습니다. Amassian은 "우리는 예측 모델을 구축하고 데이터 포인트 사이의 영역을 살펴볼 수 있습니다."라고 말했습니다. "때때로 더 나은 구성이 화학 구성 공간의 예상치 못한 영역에 있을 수도 있습니다."

연구팀은 RoboMapper 워크플로를 사용하여 직렬 태양 전지에 사용하기 위해 원하는 특성을 나타내는 "이상적인" 페로브스카이트 혼합물을 성공적으로 식별했습니다. 이 샘플은 적절한 밴드갭을 갖고 있으며 다른 샘플에 비해 빛 노출 시 천천히 분해됩니다.

이번 발견은 직렬형 태양전지 기술 발전을 향한 여정의 예비 단계를 나타냅니다. Amassian 팀은 페로브스카이트 자체만 테스트했으며 이를 실리콘(또는 다른 기판)과 결합하여 직렬 전지를 생성하지 않았습니다. 그러나 연구원들은 가속화된 도구를 사용하여 다른 잠재적 혼합물을 테스트하고 유망한 새로운 후보를 빠르게 찾고 있습니다.