Topic

#페로브스카이트 태양전지

켈빈 프로브 힘 현미경으로 본 패시베이션 페로브스카이트의 표면전위 거동

연구진은 진폭변조 켈빈 프로브 힘 현미경(amplitude-modulated Kelvin probe force microscopy, KPFM)을 이용해 아미노실란 계열 분자인 AEAPTMS가 혼합 양이온·혼합 할라이드 페로브스카이트 박막의 표면전위와 광전압 거동을 어떻게 바꾸는지 나노 스케일에서 직접 관찰했다. 암(暗)조건 접촉전위차(contact potential difference, CPD) 분포는 뚜렷한 형상 변화 없이 약 45.7 mV에서 약 14.6 mV로 좁아졌고, 광조사 시 정상상태 표면광전압(surface photovoltage, SPV)은 약 345 mV에서 약 417 mV로, 안정화 시간상수는 약 840초에서 약 470초로 각각 변했다고 보고한다. 파장 의존 SPV 측정에서는 밴드갭 이하 전자적 무질서가 줄어든 경향이 나타났으며, 결정립계(grain boundary)와 결정립 내부 기여를 분리한 분석에서 AEAPTMS가 결정립계 전위 장벽을 억제하는 것으로 해석했다. 다만 이 결과는 박막 표면 특성 측정에 한정된 것으로, 초록에는 완성된 소자의 효율이나 장기 안정성 데이터가 제시되어 있지 않다.

7월 8일

태양광·풍력arXiv 태양광

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.

6월 11일

태양광·풍력arXiv 태양광

SCAPS-1D와 머신러닝을 결합한 이중·통상 페로브스카이트 태양전지 다층구조 스크리닝

연구진은 전자수송층(ETL) 5종, 흡수층(absorber) 5종(무연 이중 페로브스카이트 포함), 정공수송층(HTL) 5종을 조합한 125개 소자 구조를 SCAPS-1D 소자 시뮬레이션과 머신러닝(machine learning)으로 탐색했다. 일부 구조의 시뮬레이션 결과로 학습한 모델이 나머지 구조의 광전변환효율(PCE)을 예측했고, Leave-One-Group-Out 교차검증에서 스피어만 순위상관을 통해 순위 예측 능력을 확인했다. SHAP 분석 결과 HTL 밴드갭, 흡수층 밴드갭, ETL 전자친화도가 가장 영향력이 큰 기술자(descriptor)로 나타났다. 머신러닝이 제안한 뒤 SCAPS-1D로 재검증한 구조 중 FTO/TiO2/Cs2AgBiBr6/NiO/Ag는 시뮬레이션 기준 PCE 28.85%, FTO/SnO2/Cs2AgInBr6/NiO/Ag는 28.62%를 보였으며, 유사한 문헌 구조 대비 절대값 약 4% 높다고 보고했다. 다만 모든 수치는 실험 제작이 아닌 1차원 소자 시뮬레이션 결과이며, 실제 소자 제작·측정으로 검증되지는 않았다.

6월 10일