اختراق جديد في أبحاث الخلايا الشمسية: اكتشاف مواد المستقبل!

اختراق جديد في أبحاث الخلايا الشمسية: اكتشاف مواد المستقبل!

طور العلماء في جامعة سارلاند طريقة مبتكرة لتحليل أسطح السيليكون الخشنة، وهو أمر مهم بشكل خاص للتكنولوجيا الكهروضوئية. يجمع هذا النهج الجديد بين مجهر القوة الذرية (AFM) ومطياف الإلكترون الضوئي للأشعة السينية (XPS) لتحليل خشونة السطح بدقة. تُستخدم هذه الطريقة في المقام الأول مع السيليكون الأسود، وهو سطح سيليكون ذو بنية نانوية يلعب دورًا مهمًا في كفاءة الخلايا الشمسية. ونشرت نتائج هذا البحث في مجلة الأساليب الصغيرة uni-saarland.de ذكرت.

كان تطوير هذه الطريقة مدفوعًا من قبل فريق بقيادة أستاذة الفيزياء كارين جاكوبس وزملاؤها من مركز الفضاء الألماني (DLR). الهدف الرئيسي للبحث هو تصحيح الأخطاء الناتجة عن خشونة السطح. تُعرف XPS بأنها طريقة ثابتة لتحديد التركيب الكيميائي للأسطح، ولكن ثبت أنها عرضة للتشوهات على الأسطح الخشنة مثل السيليكون الأسود. يؤدي دمج قياسات AFM لتحديد التضاريس السطحية بدقة إلى تجنب المبالغة التقليدية في تقدير سماكة طبقة الأكسيد.

استخدام موترات مينكوفسكي

ويكمن مفتاح هذا التحليل المحسن في استخدام موترات مينكوفسكي، والتي تمكن من التحديد الدقيق للمنحدر المحلي للسطح. وهذا يخلق الظروف اللازمة لتحديد أكثر دقة لسمك طبقة الأكسيد على السيليكون الأسود، والتي تكون أكثر سمكًا بنسبة 50 إلى 80 بالمائة فقط من طبقة الأكسيد الأصلية على رقائق السيليكون التقليدية. وبدون التصحيح من بيانات AFM، كان من الممكن أن تصل المبالغة في تقدير السُمك إلى حوالي 300 بالمائة. تعتبر هذه التطورات في تكنولوجيا تحليل الأسطح أمرًا بالغ الأهمية لأبحاث المواد وتطوير تقنيات جديدة في مجالات الخلايا الكهروضوئية والإلكترونيات الضوئية وتكنولوجيا النانو.

يتم تمويل البحث من قبل مؤسسة الأبحاث الألمانية (DFG) كجزء من برنامج الأولوية SPP 2265 ومركز الأبحاث التعاونية SFB 1027. ويؤكد هذا التمويل على أهمية العمل من أجل التطوير المستقبلي للمواد في مجال الطاقات المتجددة، وهو أمر مطلوب بشكل عاجل لزيادة كفاءة الخلايا الشمسية.

نهج جديد لتطوير المواد

بالتوازي مع هذه التطورات، يعمل علماء من جامعة فريدريش ألكسندر إرلانجن-نورمبرج (FAU)، ومعهد هيلمهولتز إرلانجن-نورمبرج ومعهد كارلسروه للتكنولوجيا (KIT) على سير عمل جديد للبحث عن مواد عالية الأداء لخلايا البيروفسكايت الشمسية. يجمع هذا النهج بين النمذجة الحاسوبية ومنصات التوليف المستقلة مع الحسابات النظرية الكمومية للتنبؤ بمركبات المواد المناسبة وإجراء الاختبارات والتقارير الآلية. fau.de.

وقد أعلن البحث، الذي قاده البروفيسور كريستوف برابيك، الحرب على الأساليب السابقة القائمة على التجربة والخطأ. وبدلاً من ذلك، يتم اتباع نهج مختلط يستخدم التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بالتركيبات والخصائص الجزيئية. وتم استخدام حوالي 100 جزيء لتدريب النماذج، مما جعل من الممكن تحديد أقوى المواد المرشحة بكفاءة تصل إلى 24 بالمائة. وتتجاوز هذه القيم بشكل كبير القيمة المرجعية السابقة البالغة 22 بالمائة.

بشكل عام، تُظهر هذه المشاريع البحثية كيف يمكن للتقنيات الحديثة والأساليب المبتكرة أن تعمل معًا لزيادة أداء الخلايا الشمسية بشكل ملحوظ. وباستخدام الأساليب التي تتيح قياسات أكثر دقة وتطويرات المواد المستهدفة، سيتم تعزيز الخلايا الكهروضوئية وتطويرها كتقنية مركزية لإنتاج الطاقة في المستقبل.