Für den grünen Übergang werden stabilere und effizientere Materialien für Solarzellen benötigt. Sogenannte Halogenid-Perowskite werden als vielversprechende Alternative zu den heutigen Siliziummaterialien hervorgehoben. Forscher der Chalmers University of Technology in Schweden haben mithilfe von Computersimulationen und maschinellem Lernen neue Erkenntnisse über die Funktionsweise von Perowskit-Materialien gewonnen, was einen wichtigen Schritt nach vorn darstellt.
Halogenidperowskite sind ein Sammelbegriff für eine Gruppe von Materialien, die als sehr vielversprechend und kostengünstig für flexible und leichte Solarzellen und verschiedene optische Anwendungen, wie zum Beispiel LED-Beleuchtung, gelten. Denn viele dieser Materialien absorbieren und emittieren Licht auf äußerst effiziente Weise. Perowskit-Materialien können sich jedoch schnell zersetzen, und um zu wissen, wie diese Materialien am besten eingesetzt werden können, muss man besser verstehen, warum dies geschieht und wie das Material funktioniert.
Computersimulationen und maschinelles Lernen als Hilfsmittel
Innerhalb der Gruppe der Perowskite gibt es sowohl 3D- als auch 2D-Materialien, wobei letztere oft stabiler sind. Mithilfe fortschrittlicher Computersimulationen und maschinellem Lernen hat ein Forscherteam am Fachbereich Physik der Chalmers University of Technology eine Reihe von 2D-Perowskit-Materialien untersucht und entscheidende Erkenntnisse darüber gewonnen, was die Eigenschaften beeinflusst. Die Forschungsergebnisse werden in einem Artikel in ACS Energy Letters vorgestellt.
„Indem wir das Material in Computersimulationen abbilden und verschiedenen Szenarien aussetzen, können wir Rückschlüsse darauf ziehen, wie die Atome im Material reagieren, wenn sie Hitze, Licht und so weiter ausgesetzt werden. Mit anderen Worten, wir haben jetzt eine mikroskopische Beschreibung des Materials, die unabhängig davon ist, was Experimente mit dem Material gezeigt haben, aber von der wir zeigen können, dass sie zu demselben Verhalten führt wie die Experimente. Der Unterschied zwischen Simulationen und Experimenten besteht darin, dass wir auf einer detaillierten Ebene genau beobachten können, was zu den endgültigen Messpunkten in den Experimenten geführt hat. Das gibt uns einen viel besseren Einblick in die Funktionsweise von 2D-Perowskiten“, sagt Professor Paul Erhart, Mitglied des Forschungsteams.
Sowohl ein breiterer Überblick als auch bessere Details
Der Einsatz des maschinellen Lernens war für die Forscher ein wichtiger Ansatz. Sie waren in der Lage, größere Systeme über einen längeren Zeitraum zu untersuchen, als dies mit den noch vor einigen Jahren verwendeten Standardmethoden möglich war. „Dadurch haben wir sowohl einen viel breiteren Überblick als zuvor, als auch die Möglichkeit, Materialien viel detaillierter zu untersuchen. Wir können sehen, dass sich in diesen sehr dünnen Materialschichten jede Schicht anders verhält, und das ist etwas, was experimentell sehr, sehr schwer zu erkennen ist“, sagt Associate Professor Julia Wiktor vom Forschungsteam, zu dem auch der Forscher Erik Fransson gehört.
Besseres Verständnis der Zusammensetzung des Materials
2D-Perowskit-Materialien bestehen aus übereinander gestapelten anorganischen Schichten, die durch organische Moleküle voneinander getrennt sind. Das Verständnis der genauen Mechanismen, die die Wechselwirkung zwischen den Schichten und diesen Molekülen beeinflussen, ist entscheidend für die Entwicklung effizienter und stabiler optoelektronischer Bauelemente auf der Grundlage von Perowskitmaterialien.
„In 2D-Perowskiten hat man Perowskit-Schichten, die mit organischen Molekülen verbunden sind. Wir haben herausgefunden, dass man die Bewegung der Atome in den Oberflächenschichten durch die Wahl der organischen Linker direkt steuern kann und wie sich dies auf die atomaren Bewegungen tief im Inneren der Perowskit-Schichten auswirkt. Da diese Bewegung so entscheidend für die optischen Eigenschaften ist, ist das wie ein Dominoeffekt“, sagt Erhart.
Die Forschungsergebnisse geben einen besseren Einblick in die Art und Weise, wie 2D-Perowskit-Materialien verwendet werden können, um Geräte für verschiedene Anwendungen und Temperaturschwankungen zu entwickeln. „Dies gibt uns die Möglichkeit zu verstehen, woher die Stabilität in 2D-Perowskit-Materialien kommen kann, und ermöglicht uns somit möglicherweise die Vorhersage, welche Linker und Dimensionen das Material gleichzeitig stabiler und effizienter machen können. Unser nächster Schritt ist es, zu noch komplexeren Systemen und insbesondere zu Grenzflächen überzugehen, die für die Funktion von Geräten grundlegend sind“, sagt Wiktor.
