Tesis:
Compositional engineering study on new absorber materials for photovoltaic applications with computational techniques
- Autor: SÁNCHEZ-PALENCIA VALLEJO, Pablo
- Título: Compositional engineering study on new absorber materials for photovoltaic applications with computational techniques
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: TECNOLOGIA FOTONICA Y BIOINGENIERIA
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/74117/
- Director/a 1º: PALACIOS CLEMENTE, Pablo
- Director/a 2º: GARCÍA MORENO, Gregorio
- Resumen: Solar photovoltaic energy is expected to be one of the main drivers of change in the transition to a more sustainable and distributed energy model. Although photovoltaic technology has reached a state of fully competitive development at the market level, becoming one of the most economically profitable forms of energy production today, it still has some disadvantages compared to other alternatives for generation, that limit its growth to some extent. Among these disadvantages are its extensive nature, due to the low density of electricity production per occupied surface, its intermittency or its relatively high payback time for the energy invested in its production, a consequence of the energy-intensive processes required for the manufacture of solar cells and panels. Within the margins inherent to the technology, both the first and the third of these points are closely associated with the absorber material used in the panels, which is in the vast majority of cases silicon, characterized by being a tremendously abundant material but not particularly optimal for this role. In the research field, strenuous efforts are being devoted to the search for new materials that can mitigate these problems and can provide a new and greater impetus to this renewable form of electrical energy production. Among them, here we want to highlight some with already proven potential such as perovskites, or others that at a conceptual level offer an extremely promising prospect, such as intermediate bandgap materials, always with the focus on increasing conversion efficiencies, reducing production costs and increasing the lifetimes of the devices through more stable materials.
In this thesis, several semiconductor materials with interesting properties to be used as absorber materials in solar cells are examined using computational techniques. In particular abinitio methods, mainly density functional theory, have been used to obtain characteristic parameters and properties of these materials to evaluate their true potential as absorber materials. This process of ab-initio characterization has been opportunely reinforced by the additional use of machine learning as a complementary tool for these computational chemistry methods. Using these tools, with proven efficiency and precision in this task, a work methodology beyond the simple characterization of the materials based on the compositional engineering has been defined, pursuing the optimization of the commented key properties of the materials by means of the modification of their chemical composition. Thus, different pathways have been explored, either by studying the effect of a substitution of similar elements, the introduction of dopants or a variation of concentration levels. In this line of work, two new high efficiency intermediate bandgap materials have been proposed through doping with transition metals at high concentration levels. Preferable compositions for inorganic perovskites have been suggested as well, to reduce their stability and toxicity problems without affecting their performance as photovoltaic absorbers. Lastly, the effect on stability and bandgap upon the cation ordering in nitride materials with spinel structure have been studied.
RESUMEN
Se espera que la energía solar fotovoltaica sea uno de los principales motores de cambio para acometer la transición a un modelo energético más sostenible y distribuido. Pese a que la tecnología fotovoltaica ha alcanzado un estado de desarrollo plenamente competitivo a nivel de mercado, constituyéndose como una de las formas de producción de energía más rentables económicamente a día de hoy, ésta todavía presenta algunas desventajas con respecto a otras alternativas de generación que limitan en cierta medida su crecimiento. Entre esas desventajas se encuentran su naturaleza extensiva, debida a la baja densidad de producción eléctrica por superficie ocupada, su intermitencia o su relativamente alto tiempo de retorno de la energía invertida en su producción, consecuencia de los procesos energéticamente intensivos requeridos para la fabricación de paneles y células solares. Dentro de unos márgenes inherentes a la tecnología, tanto el primero como el tercero de estos puntos van estrechamente asociados al material absorbente empleado en los paneles, en la gran mayoría de casos silicio, que se caracteriza por ser un material tremendamente abundante pero no especialmente óptimo para dicho papel. Dentro del mundo de la investigación se están dedicando ímprobos esfuerzos a buscar nuevos materiales que puedan mitigar estos problemas y puedan propiciar un nuevo y mayor impulso a esta forma renovable de producción de energía eléctrica. Entre ellos se quieren destacar aquí algunos de probado potencial como las perovskitas, u otros que a nivel conceptual ofrecen perspectivas sumamente prometedoras, como son los materiales de banda intermedia, siempre con el foco en aumentar eficiencias de conversión, reducir costes de producción y aumentar los tiempos de vida de los dispositivos mediante materiales más estables.
En esta tesis se examinan algunos materiales semiconductores con propiedades de interés para ser utilizados como absorbentes en células solares mediante el uso de técnicas computacionales. En concreto se han usado métodos ab-initio, principalmente la teoría del funcional de la densidad (DFT), para obtener parámetros y propiedades característicos de dichos materiales y evaluar su verdadero potencial como materiales absorbentes. Este proceso de caracterización ab-initio ha sido además oportunamente potenciado con el uso del aprendizaje automático, como herramienta complementaria a estos métodos basados en la química computacional. Utilizando estas herramientas, de probada eficiencia y precisión para esta tarea, se ha definido una metodología de trabajo más allá de la simple caracterización de los materiales basada en la ingeniería composicional, a través de la cual se persigue la optimización de las propiedades señaladas por medio de la modificación de la composición química del material. Así, se han explorado diferentes caminos analizando el efecto de la sustitución de elementos similares, la introducción de dopantes o la variación de concentraciones. En esa línea de trabajo, se han propuesto dos nuevos materiales de banda intermedia de alta eficiencia mediante el dopaje con metales de transición a altos niveles de concentración. También se han sugerido composiciones preferentes para perovskitas inorgánicas, buscando reducir sus problemas de estabilidad y toxicidad sin afectar a su rendimiento como absorbentes fotovoltaicos. Finalmente, se ha estudiado también el efecto sobre la estabilidad y el ancho de banda prohibida (band gap) de la ordenación catiónica en materiales nitruros con estructura de espinela.