Source : sciencedaily.com
Dans la course en cours pour développer des matériaux et des configurations toujours meilleurs pour les cellules solaires, de nombreuses variables peuvent être ajustées pour essayer d'améliorer les performances, notamment le type de matériau, l'épaisseur et la disposition géométrique. Le développement de nouvelles cellules solaires a généralement été un processus fastidieux consistant à apporter de petites modifications à l'un de ces paramètres à la fois. Alors que les simulateurs informatiques ont permis d'évaluer de tels changements sans avoir à construire réellement chaque nouvelle variation pour les tests, le processus reste lent.
Désormais, des chercheurs du MIT et de Google Brain ont développé un système qui permet non seulement d'évaluer une conception proposée à la fois, mais aussi de fournir des informations sur les changements qui apporteront les améliorations souhaitées. Cela pourrait augmenter considérablement le taux de découverte de nouvelles configurations améliorées.
Le nouveau système, appelé simulateur de cellules solaires différenciables, est décrit dans un article publié dans la revueComputer Physics Communications, écrit par le junior du MIT Sean Mann, le chercheur Giuseppe Romano du MIT's Institute for Soldier Nanotechnologies, et quatre d'autres au MIT et à Google Brain.
Les simulateurs traditionnels de cellules solaires, explique Romano, prennent les détails d'une configuration de cellule solaire et produisent comme sortie une efficacité prédite - c'est-à-dire quel pourcentage de l'énergie de la lumière solaire entrante est réellement convertie en courant électrique. Mais ce nouveau simulateur prédit à la fois l'efficacité et montre à quel point cette sortie est affectée par l'un des paramètres d'entrée."Il vous dit directement ce qui arrive à l'efficacité si nous rendons cette couche un peu plus épaisse, ou ce qui arrive à l'efficacité si nous modifions par exemple la propriété du matériau," il dit.
En bref, dit-il,&« nous n'avons' ; pas découvert un nouvel appareil, mais nous avons développé un outil qui permettra à d'autres de découvrir plus rapidement d'autres appareils plus performants." En utilisant ce système,"nous diminuons le nombre de fois que nous devons exécuter un simulateur pour donner un accès plus rapide à un espace plus large de structures optimisées." De plus, dit-il,"notre outil peut identifier un ensemble unique de paramètres de matériaux qui ont été cachés jusqu'à présent car il'est très complexe d'exécuter ces simulations."
Alors que les approches traditionnelles utilisent essentiellement une recherche aléatoire de variations possibles, Mann dit, avec son outil"nous pouvons suivre une trajectoire de changement car le simulateur vous indique dans quelle direction vous voulez changer votre appareil. Cela rend le processus beaucoup plus rapide car au lieu d'explorer tout l'espace des opportunités, vous pouvez simplement suivre un seul chemin" qui conduit directement à une amélioration des performances.
Étant donné que les cellules solaires avancées sont souvent composées de plusieurs couches entrelacées de matériaux conducteurs pour transporter la charge électrique de l'une à l'autre, cet outil de calcul révèle comment la modification des épaisseurs relatives de ces différentes couches affectera la sortie de l'appareil."C'est très important car l'épaisseur est critique. Il existe une forte interaction entre la propagation de la lumière et l'épaisseur de chaque couche et l'absorption de chaque couche," Mann explique.
D'autres variables qui peuvent être évaluées incluent la quantité de dopage (l'introduction d'atomes d'un autre élément) que chaque couche reçoit, ou la constante diélectrique des couches isolantes, ou la bande interdite, une mesure des niveaux d'énergie des photons de lumière qui peuvent être capturés par différents matériaux utilisés dans les couches.
Ce simulateur est désormais disponible en tant qu'outil open source qui peut être utilisé immédiatement pour orienter la recherche dans ce domaine, explique Romano."Il est prêt et peut être repris par des experts de l'industrie." Pour l'utiliser, les chercheurs coupleraient les calculs de ce dispositif's avec un algorithme d'optimisation, voire un système d'apprentissage automatique, pour évaluer rapidement une grande variété de changements possibles et se concentrer rapidement sur les alternatives les plus prometteuses.
À ce stade, le simulateur est basé uniquement sur une version unidimensionnelle de la cellule solaire, la prochaine étape consistera donc à étendre ses capacités pour inclure des configurations bidimensionnelles et tridimensionnelles. Mais même cette version 1D"peut couvrir la majorité des cellules actuellement en production," dit Roman. Certaines variantes, telles que les cellules dites tandem utilisant des matériaux différents, ne peuvent pas encore être simulées directement par cet outil, mais"il existe des moyens d'approcher une cellule solaire tandem en simulant chacune des cellules individuelles," ; dit Mann.
Le simulateur est"de bout en bout," dit Romano, ce qui signifie qu'il calcule la sensibilité de l'efficacité, en tenant également compte de l'absorption de la lumière. Il ajoute :" ; Une orientation future attrayante consiste à composer notre simulateur avec des simulateurs avancés de propagation de la lumière différentiables existants, pour obtenir une précision accrue."
Pour aller de l'avant, dit Romano, parce qu'il s'agit d'un code open source,"cela signifie qu'une fois qu'il'est là-haut, la communauté peut y contribuer. Et c'est's pourquoi nous sommes vraiment excités." Bien que ce groupe de recherche soit"juste une poignée de personnes," dit-il, désormais, toute personne travaillant sur le terrain peut apporter ses propres améliorations et améliorations au code et introduire de nouvelles fonctionnalités.
& quot;La physique différenciable va fournir de nouvelles capacités pour les simulations de systèmes d'ingénierie," dit Venkat Viswanathan, professeur agrégé de génie mécanique à l'Université Carnegie Mellon, qui n'était pas associé à ce travail."Le simulateur de cellules solaires différenciables est un exemple incroyable de physique différentiable, qui peut désormais fournir de nouvelles capacités pour optimiser les performances des cellules solaires," dit-il, qualifiant l'étude&de « pas en avant passionnant »."
Outre Mann et Romano, l'équipe comprenait Eric Fadel et Steven Johnson du MIT, ainsi que Samuel Schoenholz et Ekin Cubuk de Google Brain. Le travail a été soutenu en partie par Eni SpA et le MIT Energy Initiative, et le MIT Quest for Intelligence.
