광학 이미징과 베이지안 추론으로 페로브스카이트 태양전지 열화 원인 분리

연구진은 완성된 페로브스카이트 태양전지(perovskite solar cell)를 대상으로 광발광 이미징(photoluminescence imaging)과 드리프트-확산 시뮬레이션(drift diffusion simulation)을 결합하고, 베이지안 추론(Bayesian inference)으로 재결합(recombination) 과정을 지배하는 파라미터의 '추론 맵'을 생성했다. 70 °C·전 파장 태양광 조건에서 소자를 열화시키며 이 파라미터 맵의 시간에 따른 변화를 추적했고, 정공수송층(hole transporting layer) 계면, 전자수송층(electron transporting layer) 계면, 벌크(bulk) 중 어디에서 열화가 일어나는지 구분할 수 있었다고 보고한다.

분석 결과 열화는 공간적으로 균일하지 않았으며 광전자 파라미터 맵에서 뚜렷한 거시적 불균일성이 나타났고, 특정 영역의 가장 큰 열화는 페로브스카이트/수송층 계면에서 비롯된 것으로 지목됐다. 또한 아미노-실란(amino-silane) 분자 패시베이션(passivation) 처리가 이 열화를 억제한다는 점을 보였다.

다만 초록에는 효율이나 수명 등 소자 성능 수치가 제시되지 않았고, 결과는 해당 실험 조건과 소자 구조에 한정된 것으로 보아야 한다.