Die Solarzellen-Entdeckungsmaschine

Mit Hilfe von Kristallen, sogenannten Perowskiten, brechen Solarzellen zunehmend Rekorde bei der Umwandlung von Sonnenlicht in Elektrizität. Jetzt könnte ein neues automatisiertes System dafür sorgen, dass diese Rekorde noch schneller sinken. Der RoboMapper der North Carolina State University kann analysieren, wie gut Perowskite in Solarzellen funktionieren könnten, und verbraucht dabei etwa ein Zehntel bis ein Fünfzigstel der Zeit, der Kosten und der Energie im Vergleich zu manueller Arbeit oder früheren Roboterplattformen, sagen seine Erfinder.

Die gängigsten Solarzellen nutzen Silizium, um Licht in Elektrizität umzuwandeln. Diese Geräte nähern sich schnell ihrer theoretischen Umwandlungseffizienzgrenze von 29,4 Prozent; Moderne kommerzielle Silizium-Solarzellen erreichen mittlerweile Wirkungsgrade von über 24 Prozent, die beste Laborzelle hat einen Wirkungsgrad von 26,8 Prozent.

Eine Strategie zur Steigerung der Effizienz einer Solarzelle besteht darin, zwei verschiedene lichtabsorbierende Materialien in einem Gerät zu stapeln. Diese Tandemmethode vergrößert das Spektrum des Sonnenlichts, das die Solarzelle einfangen kann. Ein üblicher Ansatz bei Tandemzellen besteht darin, eine obere Zelle aus Perowskiten zu verwenden, um sichtbares Licht mit höherer Energie zu absorbieren, und eine untere Zelle aus Silizium für Infrarotstrahlen mit niedrigerer Energie. Letztes Jahr stellten Wissenschaftler die ersten Perowskit-Silizium-Tandemsolarzellen vor, die die Effizienzschwelle von 30 Prozent überschritten, und letzten Monat meldete eine andere Gruppe den gleichen Meilenstein.

Bei der konventionellen Materialforschung bereiten Wissenschaftler eine Probe auf einem Chip vor und untersuchen sie dann in mehreren Schritten mit verschiedenen Instrumenten. Bestehende Automatisierungsbemühungen „emulieren tendenziell menschliche Arbeitsabläufe – wir neigen dazu, Materialien Parameter für Parameter zu verarbeiten“, sagt Aram Amassian, Materialwissenschaftler an der North Carolina State University in Raleigh.

Die größte Reduzierung der Umweltbelastung durch RoboMapper resultierte aus einer verbesserten Energieeffizienz während der Tests.

Allerdings erreicht die moderne genetische und pharmazeutische Analyse oft einen hohen Durchsatz, indem Dutzende Proben auf jede Platte gegeben und alle auf einmal untersucht werden. Auch RoboMapper verfolgt diese Strategie und nutzt Drucktechniken, um die Materialproben zu miniaturisieren.

„Wir haben stark von der Hardware-Interoperabilität mit Biologie und Chemie profitiert, beispielsweise beim Liquid Handling“, sagt Amassian. Für RoboMapper mussten Amassian und sein Team jedoch neue Protokolle für den Umgang mit Perowskit-Materialien und andere Charakterisierungsexperimente entwickeln als die, die man in der Automatisierung der Chemie findet. „Eine besondere Entwicklung, die wir vornehmen mussten, bestand darin, sicherzustellen, dass Charakterisierungsinstrumente die hohe Materialdichte auf einem Chip automatisiert bewältigen können. Dies erforderte ein wenig Engineering sowohl auf der Hardware- als auch auf der Softwareseite.“

Ein Schlüssel zur Einsparung von Zeit, Energie, Material und Geld bestand darin, die Stichprobengröße um den Faktor 1.000 zu verkleinern. „Die Druckgröße liegt in der Größenordnung von 50 bis 150 [Mikrometern], während die meisten anderen Werkzeuge Muster in der Größenordnung von Zentimetern erzeugen“, sagt Amassian. „Normalerweise drucken wir Pikoliter- bis Nanoliter-Volumina, während andere Plattformen Mikroliter drucken oder beschichten.“

In den ersten Tests von RoboMapper analysierten die Wissenschaftler 150 verschiedene Perowskit-Zusammensetzungen. Insgesamt war RoboMapper 12 Prozent kostengünstiger, neunmal so schnell und 18-mal so energieeffizient wie andere Roboterplattformen. Und es war 2 Prozent günstiger, 14-mal so schnell und 26-mal energieeffizienter als manuelle Arbeit.

„Wir wollten einen Roboter bauen, der große Materialbibliotheken generieren kann, damit wir in Zukunft Datensätze für das Training von KI-Modellen erstellen können“, sagt Amassian. Eine solche KI könnte dann vorhersagen, welche Perowskit-Strukturen am besten funktionieren.

North Carolina State University

Die Forscher konzentrierten sich auf die Stabilität von Perowskiten, die bei Tandemzellen eine große Herausforderung darstellt. Perowskite neigen dazu, sich zu zersetzen, wenn sie Licht ausgesetzt werden, und verlieren die Eigenschaften, die sie ursprünglich begehrenswert gemacht haben, erklärt Amassian.

Die Wissenschaftler analysierten die Perowskitstruktur, die elektronischen Eigenschaften und die Stabilität als Reaktion auf intensives Licht mithilfe optischer Mikroskopie, Mikrophotolumineszenzspektroskopie-Kartierung und Synchrotron-basierter Weitwinkel-Röntgenstreuungskartierung. Diese experimentellen Daten wurden dann zur Entwicklung von Rechenmodellen verwendet, die eine bestimmte Zusammensetzung identifizierten, von der die Forscher vorhersagten, dass sie die beste Kombination von Attributen aufweisen würde.

„Diese Modelle stehen jetzt anderen zur Nutzung zur Verfügung“, sagt Amassian. Er stellt fest, dass sie sich derzeit in Gesprächen mit führenden Tandem-Solarzellen-Forschungsgruppen befinden.

Überraschenderweise stellten die Wissenschaftler fest, dass die größte Reduzierung der Umweltbelastung durch RoboMapper während der Tests auf eine verbesserte Energieeffizienz zurückzuführen war.

„Wir und andere haben das nicht bemerkt, weil der von den Instrumenten im Labor verbrauchte Strom unsichtbar ist, während Materialien und Vorräte greifbar sind“, sagt Amassian. „RoboMapper wurde teilweise entwickelt, um dieses heimtückische Problem zu lösen, indem Dutzende von Materialien in denselben Messwerkzeugen platziert und die Zeit, die es zum Sammeln von Daten benötigt, um eingeschaltet zu werden, erheblich verkürzt werden.“ Wir haben gezeigt, dass eine zehnfache Reduzierung des CO2-Fußabdrucks und anderer negativer Umweltauswirkungen erreicht werden kann.“

„Wir werden auch in Zukunft weiter nach neueren und besseren Perowskiten suchen“, sagt Amassian. „Wir beschäftigen uns auch aktiv mit organischen Solarzellenmaterialien, um Zusammensetzungen zu finden, die für Solarenergieanwendungen stabil sind. Die Möglichkeit, Dutzende von Zusammensetzungen unter intensivem simuliertem Sonnenlicht zu testen, trägt dazu bei, enorm Zeit und Energie zu sparen.“

Die Wissenschaftler erläuterten ihre Ergebnisse online am 25. Juli in der Zeitschrift Matter.