नए सौर कोशिकाओं के विकास को गति देने के लिए एक उपकरण

Dec 10, 2021

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स्रोत: Sciencedaily.com


A Tool To Speed Development Of New Solar Cells 8


सौर कोशिकाओं के लिए हमेशा बेहतर सामग्री और विन्यास विकसित करने की दौड़ में, ऐसे कई चर हैं जिन्हें सामग्री प्रकार, मोटाई और ज्यामितीय व्यवस्था सहित प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए समायोजित किया जा सकता है। नए सौर सेल विकसित करना आम तौर पर एक समय में इनमें से किसी एक पैरामीटर में छोटे बदलाव करने की एक कठिन प्रक्रिया रही है। जबकि कम्प्यूटेशनल सिमुलेटर ने वास्तव में परीक्षण के लिए प्रत्येक नई भिन्नता का निर्माण किए बिना ऐसे परिवर्तनों का मूल्यांकन करना संभव बना दिया है, प्रक्रिया धीमी बनी हुई है।


अब, MIT और Google Brain के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो न केवल एक समय में एक प्रस्तावित डिज़ाइन का मूल्यांकन करना संभव बनाती है, बल्कि यह जानकारी प्रदान करती है कि कौन से परिवर्तन वांछित सुधार प्रदान करेंगे। यह नए, बेहतर कॉन्फ़िगरेशन की खोज के लिए दर को बहुत बढ़ा सकता है।


नई प्रणाली, जिसे एक अलग करने योग्य सौर सेल सिम्युलेटर कहा जाता है, का वर्णन कंप्यूटर भौतिकी संचार पत्रिका में प्रकाशित एक पेपर में किया गया है, जिसे एमआईटी जूनियर सीन मान, एमआईटी [जीजी] #39 के शोध वैज्ञानिक ग्यूसेप रोमानो द्वारा लिखा गया है; सैनिक नैनोटेक्नोलॉजी संस्थान, और चार MIT और Google Brain में अन्य।


पारंपरिक सौर सेल सिमुलेटर, रोमानो बताते हैं, एक सौर सेल विन्यास का विवरण लेते हैं और उनके उत्पादन के रूप में एक अनुमानित दक्षता का उत्पादन करते हैं - अर्थात, आने वाली धूप की ऊर्जा का कितना प्रतिशत वास्तव में विद्युत प्रवाह में परिवर्तित हो जाता है। लेकिन यह नया सिम्युलेटर दोनों दक्षता की भविष्यवाणी करता है और दिखाता है कि किसी भी इनपुट पैरामीटर से वह आउटपुट कितना प्रभावित होता है। [जीजी] quot;यह आपको सीधे बताता है कि अगर हम इस परत को थोड़ा मोटा बनाते हैं तो दक्षता का क्या होता है, या अगर हम उदाहरण के लिए सामग्री की संपत्ति को बदलते हैं तो दक्षता का क्या होता है, [जीजी] quot; वह कहते हैं।


संक्षेप में, वे कहते हैं, [जीजी] quot;हमने [जीजी] #39;एक नए उपकरण की खोज नहीं की, लेकिन हमने एक ऐसा उपकरण विकसित किया जो दूसरों को अन्य उच्च प्रदर्शन वाले उपकरणों को अधिक तेज़ी से खोजने में सक्षम करेगा। [जीजी] उद्धरण; इस प्रणाली का उपयोग करते हुए, [जीजी] हम अनुकूलित संरचनाओं के व्यापक स्थान तक त्वरित पहुंच प्रदान करने के लिए सिम्युलेटर चलाने के लिए आवश्यक समय की संख्या को कम कर रहे हैं। [जीजी] उद्धरण; इसके अलावा, वे कहते हैं, [जीजी] quot;हमारा उपकरण सामग्री मापदंडों के एक अद्वितीय सेट की पहचान कर सकता है जो अब तक छिपा हुआ है क्योंकि यह [जीजी] #39; उन सिमुलेशन को चलाने के लिए बहुत जटिल है। [जीजी] उद्धरण;


जबकि पारंपरिक दृष्टिकोण अनिवार्य रूप से संभावित विविधताओं की एक यादृच्छिक खोज का उपयोग करते हैं, मान कहते हैं, अपने उपकरण [जीजी] के साथ, हम परिवर्तन के एक प्रक्षेपवक्र का अनुसरण कर सकते हैं क्योंकि सिम्युलेटर आपको बताता है कि आप अपने डिवाइस को किस दिशा में बदलना चाहते हैं। इससे प्रक्रिया बहुत तेज हो जाती है क्योंकि अवसरों के पूरे स्थान की खोज करने के बजाय, आप केवल एक ही पथ [जीजी] का अनुसरण कर सकते हैं; जो सीधे बेहतर प्रदर्शन की ओर ले जाता है।


चूंकि उन्नत सौर सेल अक्सर विद्युत आवेश को एक से दूसरे में ले जाने के लिए प्रवाहकीय सामग्रियों के साथ कई परतों से बने होते हैं, इसलिए यह कम्प्यूटेशनल उपकरण बताता है कि इन विभिन्न परतों की सापेक्ष मोटाई बदलने से डिवाइस' का आउटपुट कैसे प्रभावित होगा। [जीजी] quot;यह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि मोटाई महत्वपूर्ण है। प्रकाश प्रसार और प्रत्येक परत की मोटाई और प्रत्येक परत के अवशोषण के बीच एक मजबूत परस्पर क्रिया है," मान बताते हैं।


अन्य चर जिनका मूल्यांकन किया जा सकता है, उनमें डोपिंग की मात्रा (किसी अन्य तत्व के परमाणुओं का परिचय) शामिल है जो प्रत्येक परत को प्राप्त होती है, या इन्सुलेट परतों की ढांकता हुआ स्थिरांक, या बैंडगैप, प्रकाश के फोटॉनों के ऊर्जा स्तर का एक माप जो हो सकता है परतों में प्रयुक्त विभिन्न सामग्रियों द्वारा कब्जा कर लिया गया।


यह सिम्युलेटर अब एक ओपन-सोर्स टूल के रूप में उपलब्ध है जिसका उपयोग इस क्षेत्र में अनुसंधान को निर्देशित करने में मदद के लिए तुरंत किया जा सकता है, रोमानो कहते हैं। [जीजी] quot;यह तैयार है, और इसे उद्योग के विशेषज्ञों द्वारा लिया जा सकता है। [जीजी] उद्धरण; इसका उपयोग करने के लिए, शोधकर्ता इस उपकरण' की गणनाओं को एक अनुकूलन एल्गोरिथम, या यहां तक ​​कि एक मशीन लर्निंग सिस्टम के साथ जोड़ देंगे, ताकि संभावित परिवर्तनों की एक विस्तृत विविधता का तेजी से आकलन किया जा सके और सबसे आशाजनक विकल्पों पर जल्दी से घर बनाया जा सके।


इस बिंदु पर, सिम्युलेटर सौर सेल के सिर्फ एक-आयामी संस्करण पर आधारित है, इसलिए अगला कदम दो और तीन-आयामी कॉन्फ़िगरेशन को शामिल करने के लिए अपनी क्षमताओं का विस्तार करना होगा। लेकिन यहां तक ​​कि यह 1डी संस्करण [जीजी] quot; अधिकांश कोशिकाओं को कवर कर सकता है जो वर्तमान में उत्पादन के अधीन हैं, [जीजी] quot; रोमानो कहते हैं। कुछ भिन्नताएं, जैसे कि विभिन्न सामग्रियों का उपयोग करने वाली तथाकथित अग्रानुक्रम कोशिकाएं, अभी तक इस उपकरण द्वारा सीधे अनुकरण नहीं की जा सकती हैं, लेकिन [जीजी] उद्धरण, प्रत्येक व्यक्तिगत कोशिकाओं का अनुकरण करके एक अग्रानुक्रम सौर सेल का अनुमान लगाने के तरीके हैं, [जीजी] उद्धरण ; मान कहते हैं।


सिम्युलेटर [जीजी] उद्धरण है; एंड-टू-एंड, [जीजी] उद्धरण; रोमानो कहते हैं, जिसका अर्थ है कि यह दक्षता की संवेदनशीलता की गणना करता है, साथ ही प्रकाश अवशोषण को भी ध्यान में रखता है। उन्होंने आगे कहा: [जीजी] उद्धरण; एक आकर्षक भविष्य की दिशा हमारे सिम्युलेटर को उन्नत मौजूदा अलग-अलग प्रकाश-प्रसार सिमुलेटर के साथ तैयार कर रही है, ताकि बढ़ी हुई सटीकता प्राप्त हो सके। [जीजी] उद्धरण;


आगे बढ़ते हुए, रोमानो कहते हैं, क्योंकि यह एक ओपन-सोर्स कोड है, [जीजी] quot; इसका मतलब है कि एक बार जब यह [जीजी] #39; ऊपर हो जाता है, तो समुदाय इसमें योगदान कर सकता है। और वह [जीजी] # 39; इसलिए हम वास्तव में उत्साहित हैं। [जीजी] उद्धरण; हालांकि यह शोध समूह [जीजी] उद्धरण है, केवल कुछ मुट्ठी भर लोग, [जीजी] उद्धरण; वे कहते हैं, अब इस क्षेत्र में काम करने वाला कोई भी व्यक्ति कोड में अपनी वृद्धि और सुधार कर सकता है और नई क्षमताओं को पेश कर सकता है।


[जीजी] quot;डिफरेंशियल फिजिक्स इंजीनियर सिस्टम के सिमुलेशन के लिए नई क्षमताएं प्रदान करने जा रहा है, [जीजी] quot; कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी में मैकेनिकल इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर वेंकट विश्वनाथन कहते हैं, जो इस काम से जुड़े नहीं थे। [जीजी] quot;विभेदनीय सौर सेल सिम्युलेटर, अलग-अलग भौतिकी का एक अविश्वसनीय उदाहरण है, जो अब सौर सेल डिवाइस प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए नई क्षमताएं प्रदान कर सकता है, [जीजी] quot; वे कहते हैं, अध्ययन [जीजी] को एक रोमांचक कदम आगे कहते हुए। [जीजी] उद्धरण;


मान और रोमानो के अलावा, टीम में MIT में एरिक फ़ेडेल और स्टीवन जॉनसन, और Google ब्रेन में सैमुअल स्कोनहोल्ज़ और एकिन क्यूबुक शामिल थे। काम को एनी एसपीए और एमआईटी एनर्जी इनिशिएटिव, और एमआईटी क्वेस्ट फॉर इंटेलिजेंस द्वारा समर्थित किया गया था।




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