8 Minutės
Didėjantis pasaulinis elektros energijos poreikis skatina intensyvų paieškų procesą dėl naujos kartos saulės medžiagų, kurios būtų efektyvios, lengvos ir nebrangios. Švedijos Chalmers technologijos universiteto mokslininkai susiejo mašininį mokymąsi su didelio masto atomistinėmis simuliacijomis, kad išspręstų anksčiau neatskleistą žemos temperatūros formamidinio švino jodido (FAPbI3) kristalinę sandarą. Tokie tyrimai yra svarbūs, nes jie įgalina dizaino sprendimus ir leidžia kontroliuoti medžiagos savybes pritaikant jas pažangesnėms saulės elementų technologijoms.
Formamidinio švino jodidas (FAPbI3) dažnai laikomas viena pažangiausių halidinių perovskitų medžiagų dėl išskirtinių optoelektroninių savybių — stipraus šviesos sugerties, tinkamo juostos pločio (bandgap) ir galimybės optimizuoti mišinius variantus. Visgi praktinį pritaikymą riboja struktūrinis nestabilumas ir degradacija eksploatacijos sąlygomis. Nauji Chalmers tyrimo rezultatai prideda svarbių atomistinės sandaros paaiškinimų, kurie būtini, kad inžinieriai ir gamintojai galėtų labiau kontroliuoti medžiagos elgseną ir patikimumą.
Mokslinis fonas ir reikšmė
Halidiniai perovskitai yra kristaliniai puslaidininkiai, kurie per pastarąjį dešimtmetį stipriai pakeitė fotovoltinių medžiagų tyrimus. Jie pasižymi didele šviesos absorbcija, reguliuojamu juostos pločiu ir potencialu pigiai gaminti plėvelines struktūras bei lankstesnius modulius. Tarp jų FAPbI3 išsiskiria dėl aukštos optoelektroninės kokybės: ilgas egzitonų gyvavimo laikas, aukštas įtampų atgavimas ir geras krūvio pernašos parametrai daro ją patrauklia kandidatu tolesniam efektyvumo didinimui.
Tačiau FAPbI3 taip pat yra jautrus fazių pokyčiams ir struktūriniams perėjimams, ypač esant žemoms arba kintančioms temperatūroms bei drėgmei, šviesos ir ilgo darbo laiko sąlygomis. Šie pokyčiai gali lemti fiksuotų defektų susidarymą, joninį migruoti ir elektroninės struktūros pasikeitimus, kurie savo ruožtu mažina saulės elementų stabilumą ir efektyvumą. Todėl atominio lygmens supratimas apie molekulinius orientacijos modelius, cationų dinamika ir žemos temperatūros fazių geometriją yra kritiškai svarbus kuriant ilgaamžius ir patikimus perovskitinius įrenginius.
Tyrimai, kurie išsiaiškina, kaip organinės katijonos (pvz., formamidinio jonai) elgiasi kristalinėje gardelėje ir kaip jie įtakoja tarpatominį surišimą bei elektroninę aplinką, padeda formuoti konkrečias medžiagų inžinerijos strategijas: nuo cheminės sudėties derinimo iki terminių apdorojimo ir sluoksniavimo metodų. Būtent šio lygmens įžvalgos leidžia sukurti sprendimus, mažinančius degradaciją ir pagerinančius ilgaamžiškumą.
Mašininio mokymosi aukštos apimties simuliacijos ir pagrindiniai atradimai
Chalmers komanda pritaikė patikrintus skaitmeninius modelius, papildytus mašininio mokymosi tarpatominiais potencialais, kad žymiai pailgintų simuliacijų trukmę ir išplėstų erdvinį mastą. Tradiciniai pirmųjų principų (first-principles) metodai, pvz., DFT (density functional theory), suteikia itin tikslių atomistinių įžvalgų, tačiau yra labai skaičiavimo intensyvūs ir riboja modeliuojamų atomų skaičių bei ilgesnių laiko skalę. Mašininio mokymosi pagrindu sukurti interatominių sąveikų potencialai išlaiko cheminį tikslumą, tačiau leidžia vykdyti molekulines dinamikas milijonų atomų sistemoms ir sekti fazinius perėjimus realistiškesnėse laiko skalėse.
Tokie hibridiniai metodai leidžia imituoti aušinimo procesus, kurių metu FAPbI3 pereina į žemos temperatūros fazes, ir fiksuoti molekulines orientacijas bei jų lokalizuotą užrakinimą. Chalmers tyrėjai demonstruoja, kad naudojant mašininį mokymąsi galima aptikti ir vizualizuoti pusiau stabilias organinių katijonų konfigūracijas, kurios anksčiau buvo nepasiekiamos dėl skaičiavimo apribojimų. Tai suteikia praktinę naudą: gaunami parametriniai modeliai, kuriuos gali naudoti laboratorijų ekspertai bei pramonės inžinieriai tobulinant perovskitų mišinius bei gamybos procesus.
Be to, šios simuliacijos išryškina, kaip storių skalė (micro- ir nano-masto netolygumai), defektų koncentracijos ir šiluminė istorija veikia struktūrinius perėjimus. Pavyzdžiui, net nedideli variklių pokyčiai aušinimo greičiu arba paviršiaus įtempimo skirtumai gali paskatinti organinių katijonų užrakinimą tam tikromis orientacijomis, kurios turi tiesioginį poveikį elektroniniam laidumui ir fotogeneracijos efektyvumui.
Kodėl mašininis mokymasis yra svarbus
Mašininio mokymosi sukurti tarpatominiai potencialai leidžia drastiškai sumažinti molekulinių dinamikų skaičiavimo išlaidas, tuo pačiu išlaikant cheminį tikslumą, reikalingą patikimiems atomistiniams prognozėms. Tai reiškia, kad tyrėjai gali vykdyti ilgalaikes simuliacijas ir studijuoti termodinaminę bei kinetinę elgseną skaitmeninėje laboratorijoje, o ne vien tik statinėje DFT nuotraukoje. Praktinis privalumas — gaunami laiko ir ilgio skalių duomenys, būtini stebėti lėtus fazinius perėjimus, polimerizacijos ar defektų migracijos procesus.
Pavyzdžiui, sekant formamidinio katijono orientaciją per kelias nanosekundes ar net mikrosekunžių intervalą, galima sužinoti, ar tam tikra konfigūracija turi pakankamai laiko užsirakinti ir taip pakeisti vietines simetrijas, kurios lemia elektroninių juostų sutapimą. Tokios įžvalgos yra itin svarbios, kai reikia koreguoti chemines priedų dalis (dopantus) arba pasirinkti optimalias sintezės temperatūras ir aušinimo greičius gamybos metu.
Taip pat verta paminėti, kad mašininio mokymosi modeliai gali būti nuolat atnaujinami — juos lavinant su naujais aukštos kokybės eksperimentiniais ar DFT duomenimis, galima palaipsniui didinti prognozių tikslumą. Tai sukuria sinergiją tarp teorijos ir eksperimento: kaskart pasiekiami patikimesni įrankiai, skirti medžiagų atrankai ir optimizavimui.
Išspręsta struktūrinė problema
Simuliacijos atskleidė detalią atomų izoliaciją žemos temperatūros fazėje ir parodė, kad organinės katijonos — formamidinio jonai — gali įstrigti pusiau stabilioje konfigūracijoje aušinimo metu. Šis fenomenas paaiškina, kodėl eksperimentai ankstesniais metais suteikdavo prieštaringus signatarus: dalis mėginių atrodė turinti vieną simetrišką sandarą, o kiti — kitokią. Dabar paaiškėjo, kad lyg ir panašūs mėginiai gali rodyti skirtingus struktūrinius motyvus dėl subtilių aušinimo sąlygų, defektų pasiskirstymo ar net išorinės įtampos.
Toks struktūrinis vaizdas užpildo ilgai egzistavusią spragą pagrindiniame supratime apie FAPbI3 ir suteikia eksperimentatoriams konkrečius parametrus: energetinius barjerus, pusiau stabilias orientacijas, tipinius ilgio bei kampų pasiskirstymus gardelėje, taip pat prognozes, kaip šios savybės keičiasi keičiant cheminę sudėtį (pvz., dalinai keičiant formamidinio katijoną metilamoniu) arba pridedant vilkimo agentų.
Tokių parametrų žinojimas leidžia inžinieriams sistemingai optimizuoti medžiagų mišinius ir apdorojimo sąlygas, sumažinant nenumatytą medžiagų degradaciją arba netgi pasiekiant naujas, stabilias fazes, kurios anksčiau nebuvo įmanomos. Be to, tai atveria kelią racionaliai pritaikyti paviršių modifikacijas arba tarpinio sluoksnio (interlayer) inžineriją, kurie būtų nukreipti į katijonų mobilumo ribojimą tam, kad sustiprintų stabilumą darbo sąlygomis.
"Dabar turime simuliacijų įrankius, kurie gali atsakyti į klausimus, kurie prieš kelerius metus atrodė nepasiekiami," teigia Julia Wiktor, Chalmers docentė ir pagrindinė tyrimo vadovė. Sangita Dutta, projekto tyrėja, priduria, kad žemos temperatūros fazės išsprendimas pašalina reikšmingą nežinomybę medžiagų projektavime, leidžiant labiau tikslingai kurti stabilias perovskitines kompozicijas.
Eksperimentinis patvirtinimas ir praktinės pasekmės
Modelių patikrinimui Chalmers komanda bendradarbiavo su Birmingemo universitetu, kur laboratorijos bandymai buvo atlikti aušinant mėginius iki maždaug −200 °C. Palyginus laboratorinius spektrinius ir difrakcinius signalus su skaitmeninėmis prognozėmis, pastebėta stipri sutapimo sritis tarp modeliavimo ir eksperimento. Tokie eksperimentiniai patvirtinimai stiprina pasitikėjimą hibridiniais skaitmeniniais metodais ir rodo, kad mašininio mokymosi poten-cialai gali būti patikimi tyrimų bei pramoninių taikymų įrankiai.
Praktinės implikacijos yra platus spektras: nuo sudedamųjų dalių parinkimo (pvz., reikšmingas halidų santykio keitimas) iki gamybos linijų optimizavimo, kuriame kontroliuojamas aušinimo greitis arba sluoksnių storis. Taip pat atsiranda galimybė kurti įrenginių konstrukcijas, kurios aktyviai slopintų nepageidaujamą katijonų mobilumą arba nukreiptų defektų pasiskirstymą į zonas, mažiau kritiškas optoelektroniniam veikimui.
Be saulės elementų, šie atradimai turi reikšmės ir kitai optoelektronikai: perovskitinės LED, fotodetektoriai, lazeriai bei sinchroninės fotonikos elementai taip pat priklauso nuo stabilių kristalinės gardelės savybių. Supratimas, kaip žemos temperatūros fazės formuojasi ir kaip joms galima užkirsti kelią arba jas stabilizuoti, leidžia gerinti įrenginių patikimumą, mažinti šiluminius nuostolius ir gerinti spektrinį veikimą plačiose temperatūros sąlygose.
Galiausiai, ši studija paliečia ir mastelio klausimą: gaminant plėvelines, lankstias saulės plokštes arba integruojant perovskitus į architektūrinius sprendimus, būtina užtikrinti, kad kristalinės fazės būtų prognozuojamos ir valdomos didelio ploto gamybos etapuose. Mašininio mokymosi pagrindu kuriami modeliai gali tapti dalimi automatizuotų kontrolės sistemų, kurios realiu laiku koreguotų procesus ir užtikrintų nuoseklią produktų kokybę gamybos linijose.
Išvados ir tolesni žingsniai
Chalmers tyrimas parodo, kaip mašininis mokymasis kartu su didelio masto atomistinėmis simuliacijomis gali išspręsti sudėtingą fazinę elgseną halidiniuose perovskituose. Turint patikimus atomistinius modelius FAPbI3, tyrėjai gauna aiškesnį kelią, kaip kontroliuoti medžiagos stabilumą ir našumą — tai yra esminis žingsnis link naujos kartos saulės elementų ir susijusių optoelektronikos technologijų.
Ateityje bendradarbiavimas tarp teorinių modelių kūrėjų, mašininio mokymosi specialistų ir eksperimentatorių bus dar svarbesnis. Integruojant naujus eksperimentinius duomenis į mašininio mokymosi modelius ir atnaujinant potencialus, bus galima dar tiksliau prognozuoti medžiagų elgseną realiomis darbo sąlygomis ir plėtoti patikimas gamybos strategijas. Tokiu būdu pažangūs perovskitų sprendimai gali greičiau pereiti iš laboratorijos į pramonę, padėdami patenkinti didėjantį poreikį efektyviai ir tvariai gaminti elektros energiją.
Trumpai tariant, šis tyrimas yra pavyzdys, kaip skaičiavimų mokslas, mašininis mokymasis ir tradiciniai eksperimentai kartu gali atskleisti naujus medžiagų fizikinius mechanizmus ir suteikti praktinius įrankius naujoms fotovoltinėms technologijoms kurti.
Šaltinis: scitechdaily
Komentarai