Op één dag valt er genoeg zonlicht op de aarde om de wereld een heel jaar lang van stroom te voorzien, dat wil zeggen, als we een manier kunnen vinden om die energie goedkoop en efficiënt op te vangen. Hoewel de kosten van zonne-energie dramatisch zijn gedaald, zijn de huidige op silicium gebaseerde zonnecellen duur en energie-intensief om te produceren, wat onderzoekers ertoe aanzet om naar alternatieven te zoeken.

Perovskiet-zonnecellen zijn een belangrijke kanshebber voor de volgende generatie van deze hernieuwbare energie. Deze synthetische materialen zijn goedkoper en hebben minder energie nodig om te produceren, maar blijven qua stabiliteit en efficiëntie achter bij veel op silicium gebaseerde cellen. Nu, een paper gepubliceerd in Nature Communications van de groepen van de University of Pennsylvania's Andrew M. Rappe en Yueh-Lin Loo van Princeton University geeft inzicht in hoe de moleculaire samenstelling van bepaalde perovskieten hun efficiëntie kan beïnvloeden en biedt een pad voorwaarts naar betere zonnecellen met behulp van een eenvoudige metriek.

"De wereld heeft momenteel efficiëntere en kosteneffectievere fotovoltaïsche cellen nodig, en 3D-hybride perovskiet-PV's hebben de wereld stormenderhand veroverd", zegt Rappe, een professor in Penn's Department of Chemistry, die ook mede-directeur is van het VIPER-programma van Penn. "Maar ze worden onomkeerbaar beschadigd door water, wat een showstopper is voor praktische toepassingen. Het invoegen van organische moleculaire vlakken tussen 2D hybride perovskietvlakken is een veelbelovend schema om efficiënte, goedkope en robuuste zonnecellen te leveren."

In deze studie onderzochten de onderzoekers een bepaalde klasse van perovskieten genaamd 2D hybride perovskieten. Vergeleken met perovskieten gemaakt van 3D-kristallen, zijn deze meestal stabieler, gebouwd als moleculaire baklava met afwisselende lagen van op metaal en koolstof gebaseerde moleculen. De op metaal gebaseerde laag, de anorganische laag genoemd, interageert met licht om elektriciteit te produceren en is het meest efficiënt wanneer de atomen goed uitgelijnd zijn. De op koolstof gebaseerde of organische laag is samengesteld uit positief geladen moleculen die de negatief geladen anorganische laag in evenwicht houden.

Aanvankelijk bereidde het Princeton-team een ​​reeks 2D-perovskieten met verschillende organische moleculen voor, waarbij ze bestudeerden hoe die moleculen de uitlijning van de anorganische laag en de efficiëntie van de zonnecel beïnvloedden. Ze keken in het bijzonder naar een klasse van korte, flexibele organische moleculen, elk met een positieve lading aan één uiteinde. Ze merkten dat het type molecuul de structuur en energie-efficiëntie van de zonnecellen beïnvloedde, maar wisten niet precies waarom of hoe. Ze hadden een atomistisch inzicht nodig om de experimentele bevindingen en hypothesen aan te vullen. Dit zou de hoge prestaties van het systeem helpen verklaren.

Dus namen ze contact op met Rappe en Arvin Kakekhani, toen een postdoc in de Rappe-groep, experts in het gebruik van computers om chemische interacties te modelleren. "[De Princeton-onderzoekers] zijn zeer intelligente experimentatoren en hadden veel inzicht op experimenteel niveau", zegt Kakekhani. "Maar ze hadden kennis en inzicht nodig op atomair, moleculair niveau." Dat is precies het soort werk waarin het Rappe-lab uitblinkt, omdat het eerder heeft samengewerkt met de Loo-groep om andere perovskietmaterialen te modelleren in de context van het rationaliseren van hun mechanische eigenschappen.

Uit de huidige kwantummechanische berekeningen en ladingsmodelleringswerk ontdekten Kakekhani en Rappe dat de moleculen in de organische laag met elkaar kunnen interageren, in paren of in zigzaglijnen tussen de op metaal gebaseerde lagen van de perovskieten.

Bij het vormen van deze paren of zigzaglijnen hadden de organische moleculen minder interactie met de op metaal gebaseerde laag, waardoor de laag ruimte kreeg om goed uit te lijnen en de prestaties van de resulterende zonnecellen verbeterden. Hoe gemakkelijker de organische moleculen kunnen paren en uit de weg kunnen gaan van de anorganische laag, hoe beter de efficiëntie van de resulterende zonnecel.

Deze observatie alleen al bood inzicht in hoe je betere perovskieten kunt maken. Maar Kakekhani vroeg zich af of hij een manier kon vinden om dit fenomeen te vangen in een eenvoudige waarde die de interactie tussen de organische en anorganische lagen beschreef. Na verschillende modellen te hebben getest, kwam hij op een model terecht dat beschreef hoe ver de interacties in de organische laag de positieve lading van de anorganische laag trokken. Daarna testte hij het om te zien of het zou kunnen voorspellen hoe goed de anorganische laag zou uitlijnen en hoe goed de zonnecellen zouden kunnen presteren.

In plaats van een model te passen met behulp van gegevens uit het experiment, koos hij ervoor om het puur te bouwen met behulp van het wiskundige en fysieke begrip van hoe chemicaliën op elkaar inwerken. Dit staat bekend als eerste-principes materiaalmodellering.

Dit soort modellen hebben vaak moeite om resultaten uit de echte wereld nauwkeurig te repliceren, omdat ze misschien te eenvoudig zijn, alleen rekening houdend met een kleine subset van mogelijke fenomenen die betrokken zijn bij een complex experiment. Modellering uit de eerste beginselen wordt krachtiger wanneer het fysiek inzicht kan geven en het begrip kan verbeteren van hoe een complex probleem kan worden teruggebracht tot een eenvoudiger probleem zonder dat de betrouwbaarheid van het model veel wordt aangetast.

In dit geval voorspelde Kakekhani de real-life trends met verrassend hoge betrouwbaarheid. In wiskundige termen geeft zijn model een determinatiecoëfficiënt van>0,95, bijna een perfecte lineaire correlatie. "Ik had nog nooit zo'n perfecte overeenkomst gezien tussen modellen van de eerste beginselen en complexe experimentele waarnemingen", zegt Kakekhani. "Om een ​​model dat in een computer zit en niets van het experiment weet te verbinden met echte materie met allerlei defecten en grotere schaalstructuren - dat was echt verrassend."

Omdat deze statistiek alleen een computer nodig heeft om de prestaties van zonnecellen te voorspellen, kan het wetenschappers in staat stellen te kiezen welke moleculen het beste werken in perovskieten voordat ze in het laboratorium stappen, waardoor onderzoekers hun inspanningen kunnen beperken tot alleen de meest veelbelovende kandidaten. "Er zijn letterlijk miljoenen moleculen die mensen zouden kunnen proberen. Maar het is niet zo eenvoudig om miljoenen zonnecellen te maken", zegt Rappe. "Dit geeft mensen een eenvoudige scoreregel, waarmee ze kunnen analyseren of een molecuul dat ze overwegen waarschijnlijk de productiviteit van de zonnecel zal verbeteren."

In de toekomst zegt Rappe dat deze inzichten ook kunnen helpen bij perovskiet-LED's. Als deze perovskieten licht efficiënt in energie kunnen omzetten, zouden ze iets soortgelijks moeten kunnen doen bij het omzetten van energie in licht. De groepen zijn van plan om te zien of hetzelfde model van toepassing is op verschillende anorganische lagen en een breder scala aan organische moleculen, of dat andere factoren in overweging moeten worden genomen om de perovskiet nauwkeurig te modelleren.

Maar voorlopig gebruikt het model één waarde om de prestaties van een complexe zonnecel te voorspellen, en de eenvoud van het model is de kracht ervan, zegt Kakekhani. "Eenvoud creëert inzicht, en dat inzicht kan echt grote vooruitgang in de wetenschap opleveren, omdat het in het niet-lineaire creatieve deel van je brein terechtkomt. Het blijft daar en het helpt je om met allerlei intuïties te komen." + Verder verkennen

Team demonstreert grote belofte van volledig anorganische perovskiet-zonnecellen voor het verbeteren van de efficiëntie van zonnecellen