Nguồn: sciricalaily.com
Trong cuộc chạy đua đang diễn ra nhằm phát triển các vật liệu và cấu hình ngày càng tốt hơn cho pin mặt trời, có nhiều biến số có thể được điều chỉnh để cố gắng cải thiện hiệu suất, bao gồm loại vật liệu, độ dày và cách sắp xếp hình học. Phát triển pin mặt trời mới nói chung là một quá trình tẻ nhạt khi thực hiện những thay đổi nhỏ đối với một trong những thông số này tại một thời điểm. Mặc dù các trình mô phỏng tính toán đã giúp bạn có thể đánh giá những thay đổi như vậy mà không cần phải thực sự xây dựng từng biến thể mới để thử nghiệm, nhưng quá trình này vẫn diễn ra chậm chạp.
Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại MIT và Google Brain đã phát triển một hệ thống giúp không chỉ đánh giá một thiết kế được đề xuất tại một thời điểm mà còn cung cấp thông tin về những thay đổi nào sẽ mang lại những cải tiến mong muốn. Điều này có thể làm tăng đáng kể tỷ lệ phát hiện ra các cấu hình mới, được cải tiến.
Hệ thống mới, được gọi là bộ mô phỏng pin mặt trời có thể phân biệt được, được mô tả trong một bài báo đăng trên tạp chí Máy tính Vật lý Truyền thông, được viết bởi Sean Mann, nhà khoa học nghiên cứu Giuseppe Romano của MIT' s Institute for Soldier Nanotechnologies, và bốn những người khác tại MIT và tại Google Brain.
Romano giải thích rằng các trình mô phỏng pin mặt trời truyền thống sẽ lấy các chi tiết của cấu hình pin mặt trời và tạo ra hiệu suất dự đoán cho đầu ra của chúng - tức là phần trăm năng lượng của ánh sáng mặt trời tới thực sự được chuyển đổi thành dòng điện. Nhưng trình mô phỏng mới này vừa dự đoán hiệu quả vừa cho biết mức độ ảnh hưởng của đầu ra bởi bất kỳ một trong các thông số đầu vào." Nó cho bạn biết trực tiếp điều gì xảy ra với hiệu quả nếu chúng ta làm cho lớp này dày hơn một chút hoặc điều gì xảy ra với hiệu quả nếu chúng ta thay đổi thuộc tính của vật liệu, chẳng hạn như" anh ta nói.
Tóm lại, anh ấy nói," chúng tôi không' không phát hiện ra một thiết bị mới, nhưng chúng tôi đã phát triển một công cụ cho phép những người khác khám phá nhanh hơn các thiết bị hiệu suất cao hơn khác." Sử dụng hệ thống này," chúng tôi đang giảm số lần chúng tôi cần chạy trình mô phỏng để cấp quyền truy cập nhanh hơn vào không gian rộng hơn của các cấu trúc được tối ưu hóa." Ngoài ra, anh ấy nói," công cụ của chúng tôi có thể xác định một bộ thông số vật liệu duy nhất đã bị ẩn cho đến nay vì nó' rất phức tạp để chạy những mô phỏng đó."
Trong khi các phương pháp tiếp cận truyền thống về cơ bản sử dụng tìm kiếm ngẫu nhiên các biến thể có thể có, Mann nói, với công cụ của mình" chúng tôi có thể theo dõi quỹ đạo thay đổi vì trình mô phỏng cho bạn biết bạn muốn thay đổi thiết bị của mình theo hướng nào. Điều đó làm cho quá trình nhanh hơn nhiều bởi vì thay vì khám phá toàn bộ không gian của các cơ hội, bạn có thể chỉ đi theo một con đường duy nhất" dẫn trực tiếp đến hiệu suất được cải thiện.
Vì các tế bào năng lượng mặt trời tiên tiến thường được cấu tạo từ nhiều lớp xen kẽ với các vật liệu dẫn điện để mang điện từ lớp này sang lớp khác, công cụ tính toán này cho biết việc thay đổi độ dày tương đối của các lớp khác nhau này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến đầu ra của thiết bị'" Điều này rất quan trọng vì độ dày rất quan trọng. Có một tác động qua lại mạnh mẽ giữa sự truyền ánh sáng và độ dày của mỗi lớp và sự hấp thụ của mỗi lớp," Mann giải thích.
Các biến số khác có thể được đánh giá bao gồm lượng pha tạp (sự đưa vào các nguyên tử của nguyên tố khác) mà mỗi lớp nhận được, hoặc hằng số điện môi của các lớp cách điện, hoặc dải tần, một phép đo mức năng lượng của photon ánh sáng có thể được chụp bởi các vật liệu khác nhau được sử dụng trong các lớp.
Trình mô phỏng này hiện có sẵn dưới dạng một công cụ mã nguồn mở có thể được sử dụng ngay lập tức để giúp hướng dẫn nghiên cứu trong lĩnh vực này, Romano nói." Nó đã sẵn sàng và có thể được các chuyên gia trong ngành tiếp thu." Để sử dụng nó, các nhà nghiên cứu sẽ kết hợp các tính toán của thiết bị&# 39 này với thuật toán tối ưu hóa hoặc thậm chí là hệ thống máy học, để nhanh chóng đánh giá nhiều thay đổi có thể xảy ra và nhanh chóng tìm ra các giải pháp thay thế hứa hẹn nhất.
Tại thời điểm này, trình mô phỏng chỉ dựa trên phiên bản một chiều của pin mặt trời, vì vậy bước tiếp theo sẽ là mở rộng khả năng của nó để bao gồm các cấu hình hai và ba chiều. Nhưng ngay cả phiên bản 1D này" có thể bao phủ phần lớn các ô hiện đang được sản xuất," Romano nói. Một số biến thể nhất định, chẳng hạn như cái gọi là tế bào song song sử dụng các vật liệu khác nhau, chưa thể được mô phỏng trực tiếp bằng công cụ này, nhưng" có nhiều cách để ước tính một tế bào năng lượng mặt trời song song bằng cách mô phỏng từng tế bào riêng lẻ," ; Mann nói.
Trình mô phỏng là" end-to-end," Romano nói, có nghĩa là nó tính toán độ nhạy của hiệu quả, cũng tính đến khả năng hấp thụ ánh sáng. Anh ấy cho biết thêm:" Một hướng tương lai hấp dẫn đang tạo ra trình mô phỏng của chúng tôi với các trình mô phỏng truyền ánh sáng có thể phân biệt tiên tiến hiện có, để đạt được độ chính xác nâng cao."
Về sau, Romano nói, bởi vì đây là một mã nguồn mở," điều đó có nghĩa là khi nó' lên đó, cộng đồng có thể đóng góp cho nó. Và' đó là lý do tại sao chúng tôi thực sự hào hứng." Mặc dù nhóm nghiên cứu này là" chỉ là một số ít người," ông nói, giờ đây bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực này đều có thể tự mình thực hiện các cải tiến và cải tiến đối với mã và giới thiệu các khả năng mới.
& quot; Vật lý khác biệt sẽ cung cấp các khả năng mới cho việc mô phỏng các hệ thống được thiết kế," Venkat Viswanathan, phó giáo sư kỹ thuật cơ khí tại Đại học Carnegie Mellon, người không liên quan đến công trình này cho biết." Trình mô phỏng pin mặt trời có thể phân biệt là một ví dụ đáng kinh ngạc về vật lý có thể phân biệt, hiện có thể cung cấp các khả năng mới để tối ưu hóa hiệu suất của thiết bị pin mặt trời," anh ấy nói, gọi nghiên cứu là" là một bước tiến thú vị."
Ngoài Mann và Romano, nhóm còn có Eric Fadel và Steven Johnson tại MIT, Samuel Schoenholz và Ekin Cubuk tại Google Brain. Công việc này được hỗ trợ một phần bởi Eni SpA và MIT Energy Initiative, và MIT Quest for Intelligence.
