Utafiti huu umechunguza utendaji wa fotovoltaiki wa seli ya jua inayotumia kifyonzaji cha perovskiti maradufu isokaboni kisicho na risasi Cs₂AgBi_0,75Sb_0,25Br₆ kwa kutumia uigaji wa SCAPS-1D na modeli ya ujifunzaji wa mashine ya Random Forest. Kwa mpangilio wa tabaka wa ITO/ZnO/Cs₂AgBi_0,75Sb_0,25Br₆/CZTSe/Au, rekodi 3.888 za uigaji ziliundwa kwa kubadilisha pengo la bendi, mvuto wa elektroni, msongamano fanisi wa hali, uhamaji wa vibeba chaji na upenyezaji wa dielektriki wa jamaa wa nyenzo ya kifyonzaji. Modeli ya Random Forest ilitabiri ufanisi wa ubadilishaji wa nguvu katika data ya uigaji kwa R² = 0,99 na RMSE = 0,0693, na ikaweka mvuto wa elektroni pamoja na pengo la bendi kama vipengele viwili vyenye ushawishi mkubwa zaidi. Hata hivyo, utafiti huu ni wa kihesabu kabisa, haujathibitisha seli iliyotengenezwa kwa majaribio, na sehemu mbalimbali za maandishi zinaripoti thamani zisizolingana za ufanisi wa mwisho kama %26,07, %26,53 na %26,64.

Tathmini kwa mtazamo wa Türkiye: Mbinu ya utafiti inaweza kusaidia vyuo vikuu, vituo vya utafiti na timu za teknolojia nchini Türkiye zinazofanya kazi katika nyenzo za fotovoltaiki na seli za jua za filamu nyembamba kufanya uchanganuzi wa unyeti kabla ya majaribio ya gharama kubwa ya utengenezaji. Ili kuibadilisha kwa Türkiye, vigezo vya SCAPS vilivyotumika vinapaswa kusawazishwa kwa filamu nyembamba za majaribio, tabaka za Cs₂AgBi_0,75Sb_0,25Br₆ zitengenezwe katika mazingira ya maabara za ndani, athari za halijoto na spektra ya jua zijaribiwe katika hali halisi za mazingira, modeli ithibitishwe kwa data huru, na viwango vya doping na msongamano wa kasoro vinavyoweza kufikiwa katika utengenezaji vibainishwe. Utafiti huu hauwezi kutumika kutoa moja kwa moja ufanisi, gharama, maisha ya huduma, uimara wa hali ya hewa au uwezekano wa kibiashara wa moduli halisi zitakazotengenezwa nchini Türkiye.

Mchango mkuu wa utafiti ni kuchanganua maelfu ya uigaji wa vifaa vya nusu-nyenzo kwa ujifunzaji wa mashine ili kubaini ni sifa zipi za ndani za nyenzo zinazoathiri zaidi ufanisi. Matokeo yanaonyesha kuwa mvuto wa elektroni una umuhimu wa jamaa wa %40,85 na pengo la bendi %34,06. Hata hivyo, asilimia hizi si kipimo cha moja kwa moja cha usababisho wa kifizikia, bali ni umuhimu wa utabiri wa modeli ya Random Forest ndani ya nafasi ya data ya uigaji iliyotumika.

Swali kuu la utafiti ni lipi?

Utafiti unachunguza ni sifa zipi za ndani za kifyonzaji cha perovskiti maradufu kisicho na risasi Cs₂AgBi_0,75Sb_0,25Br₆ zinazoathiri zaidi ufanisi wa seli ya jua, na kama mkusanyiko mkubwa wa data wa SCAPS-1D unaweza kufasiriwa kwa haraka zaidi kwa kutumia modeli ya Random Forest.

Utafiti una hatua mbili. Katika hatua ya kwanza, tabia ya kielektriki ya kifaa cha nusu-nyenzo ilitatuliwa kwa SCAPS-1D na mchanganyiko 3.888 wa vigezo ukazalishwa. Katika hatua ya pili, %80 ya rekodi hizi ilitumika kufundisha modeli ya Random Forest na %20 kwa majaribio; urekebishaji wa modeli ulifanywa kwa uthibitishaji mtambuka wa mara tano na utafutaji wa grid. Baadaye, vipengele vyenye ushawishi mkubwa juu ya utendaji vilichaguliwa kwa kutumia umuhimu wa vipengele na uchanganuzi wa SHAP, kisha kifaa kikaimarishwa upya ndani ya SCAPS-1D.

Seli ya jua iliyopendekezwa ina tabaka gani?

Kielelezo 1 kinaonyesha muundo ufuatao wa tabaka ambapo mwanga huingia kupitia kioo na mguso wa mbele:

1. Kioo: Ni uso wa uwazi unaobeba seli.
2. ITO: Imetumika kama mguso wa mbele wa uwazi na unaopitisha umeme, uliotengenezwa kwa oksidi ya bati iliyodopiwa indiamu.
3. ZnO: Ni tabaka la usafirishaji wa elektroni (electron transport layer, ETL).
4. Cs₂AgBi_0,75Sb_0,25Br₆: Ni tabaka la perovskiti maradufu lisilo na risasi linalofyonza fotoni na ambapo jozi za elektroni-tundu huzalishwa.
5. CZTSe: Ni tabaka la usafirishaji wa matundu (hole transport layer, HTL).
6. Au: Ni elektrodi ya nyuma ya dhahabu.

Katika tabaka la kifyonzaji, nishati ya mwanga huzalisha jozi za elektroni-tundu. Lengo ni kuhamisha elektroni kwenda kwenye bendi ya upitishaji ya ZnO na matundu kwenda kwenye bendi ya valensi ya CZTSe. Ili uhamishaji huu uwe na ufanisi, viwango vya nishati na mikengeuko ya bendi ya tabaka ni muhimu.

Vigezo vya awali vya kifaa ni vipi?

Uigaji ulifanywa katika halijoto ya 300 K, chini ya spektra ya mwanga ya AM 1.5 na kiwango cha mionzi cha 1.000 W·m⁻². Kasi ya rekombinesheni ya uso au kiolesura iliwekwa kuwa 10⁵ cm·s⁻¹ kwa elektroni na 10⁷ cm·s⁻¹ kwa matundu.

SCAPS-1D hutatua milinganyo gani ya kifizikia?

SCAPS-1D huhesabu potenshali ya umeme, usambazaji wa vibeba chaji, uzalishaji, rekombinesheni na msongamano wa mkondo ndani ya muundo wa nusu-nyenzo kwa kutumia milinganyo inayohusiana.

Mlinganyo wa Poisson

\[ \frac{d^2\phi(x)}{dx^2} = \frac{q}{\varepsilon_0\varepsilon_r}\left[p(x)-n(x)+N_D-N_A+\rho_p-\rho_n\right] \]

Hapa φ(x) ni potenshali ya umeme, q ni chaji msingi ya umeme, ε₀ ni konstanti ya dielektriki ya ombwe, na ε_r ni upenyezaji wa dielektriki wa jamaa wa tabaka. p(x) na n(x) ni mikusanyiko ya matundu na elektroni katika unene wa tabaka. N_D na N_A ni misongamano ya doping ya donor na akseptor, huku ρ_p na ρ_n zikiwakilisha misongamano ya chaji chanya na hasi. Mlinganyo huu huamua jinsi uga wa umeme unaotokea ndani ya seli unavyobadilika kulingana na nafasi.

Milinganyo ya mwendelezo wa elektroni na matundu

\[ -\frac{\partial J_n}{\partial x}-U_n+G_n=\frac{\partial n}{\partial t} \]

\[ -\frac{\partial J_p}{\partial x}-U_p+G_p=\frac{\partial p}{\partial t} \]

J_n na J_p ni misongamano ya mkondo wa elektroni na matundu. G_n na G_p zinaonyesha kasi za uzalishaji wa vibeba chaji chini ya mwanga, huku U_n na U_p zikionyesha kasi za rekombinesheni. Milinganyo hii inaeleza jinsi idadi ya vibeba chaji katika eneo fulani inavyobadilika kutokana na mkondo, uzalishaji na michakato ya upotevu.

Mahusiano ya drift-diffusion

\[ J_n=q\mu_n n(x)E(x)+qD_n\frac{\partial n}{\partial x} \]

\[ J_p=q\mu_p p(x)E(x)+qD_p\frac{\partial p}{\partial x} \]

μ_n na μ_p ni uhamaji wa elektroni na matundu, D_n na D_p ni vigawo vya diffusion, na E(x) ni uga wa umeme. Kigezo cha kwanza kinawakilisha mkondo wa drift unaotokana na uga wa umeme, huku cha pili kikiwakilisha mkondo wa diffusion unaotokana na tofauti ya msongamano.

Uhusiano wa diffusion katika maandishi ya chanzo

\[ D_{(n,p)}=\sqrt{\mu_{(n,p)}\frac{kT}{q}\tau_{(n,p)}} \]

Utafiti unahusisha usemi huu na mgawo wa diffusion. Hata hivyo, zao la uhamaji, nishati ya joto na muda wa maisha lililo ndani ya mzizi wa mraba linaendana kiviwango na uhusiano wa urefu wa diffusion. Kwa hiyo, alama na maelezo yaliyotumiwa katika chanzo hayaonekani kuendana kikamilifu; usemi huu umehamishwa kama ulivyo katika utafiti bila kusahihishwa kimya kimya.

Utendaji wa awali ukoje?

Katika mviringo wa msongamano wa mkondo-voltage ambao haujaimarishwa katika Kielelezo 2, voltage ya mzunguko wazi V_OC = 1,29 V, msongamano wa mkondo wa mzunguko mfupi J_SC = 14,29 mA·cm⁻², fill factor FF = %84,11 na ufanisi wa ubadilishaji wa nguvu η = %15,60 zimeonyeshwa. Grafu ndogo ndani ya kielelezo hicho inaonyesha kwamba ufanisi wa quantum unabaki juu katika urefu wa mawimbi unaoonekana, lakini hupungua kwa kasi katika urefu mrefu zaidi wa mawimbi.

Modeli ya Random Forest hufanyaje kazi?

Kielelezo 3 kinaonyesha hatua za kukusanya data, kusafisha, kuchagua modeli, kufundisha modeli, kutathmini na kutoa utabiri. Random Forest huunda miti mingi ya maamuzi kutoka sampuli tofauti za bootstrap za mkusanyiko uleule wa data na kuunganisha matokeo ya miti hiyo.

\[ f(y)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}f_i(y) \]

Hapa m ni idadi ya miti ya maamuzi, f_i(y) ni utabiri wa kila mti, na f(y) ni utabiri wa mwisho unaopatikana kwa wastani wa miti yote. Kutumia miti mingi kunalenga kupunguza hatari ya mti mmoja wa maamuzi kujifunza kupita kiasi sampuli fulani za mafunzo.

Katika utafiti, pengo la bendi, mvuto wa elektroni, uhamaji wa elektroni na matundu, misongamano fanisi ya hali katika bendi za upitishaji na valensi, pamoja na upenyezaji wa dielektriki vilitathminiwa kama vipengele vya ingizo. Matokeo lengwa yalijumuisha PCE, V_OC, J_SC na FF; tathmini kuu ya ujifunzaji wa mashine ililenga utabiri wa PCE.

Usahihi wa modeli ulitathminiwaje?

Utabiri wa modeli ya Random Forest na thamani zilizozalishwa na SCAPS-1D zililinganishwa kwa kutumia mgawo wa uamuzi R² na mzizi wa wastani wa makosa ya mraba.

\[ RMSE=\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\hat{y}_i)^2} \]

N ni jumla ya idadi ya data, y_i ni thamani ya SCAPS-1D na ŷ_i ni utabiri wa Random Forest. Kadiri RMSE inavyopungua, ndivyo utabiri wa modeli unavyokaribia zaidi matokeo ya uigaji.

Utafiti umeripoti R² = 0,99 na RMSE = 0,0693. Kipimo cha RMSE au kama PCE ilishughulikiwa kama asilimia au uwiano wa namba hakijaelezwa wazi. Ukweli kwamba nukta katika grafu za mtawanyiko za mafunzo na majaribio ziko karibu na mstari bora wa utabiri unaonyesha kwamba modeli iliweza kuiga rekodi ndani ya nafasi hiyo hiyo ya data ya SCAPS-1D kwa usahihi mkubwa.

Matokeo haya hayamaanishi kuwa seli ya jua ya kifizikia ilitabiriwa kwa usahihi wa %99. Data lengwa si vipimo vya majaribio, bali ni matokeo ya kihesabu yaliyozalishwa na simula hiyo hiyo. Mafanikio ya modeli hasa ni mafanikio ya kujifunza uhusiano kati ya vigezo vya uigaji na matokeo ya simula.

Ni vipengele gani vilivyoathiri ufanisi zaidi?

Kielelezo 6 na Jedwali 2 vinaonyesha kwamba mvuto wa elektroni na pengo la bendi vilikuwa vigezo viwili vikuu katika utabiri wa modeli. Grafu ya SHAP katika Kielelezo 7 pia inaunga mkono mpangilio huu. Mvuto wa elektroni ulikuwa na usambazaji mpana zaidi wa SHAP, huku pengo la bendi likiwa la pili. Uhamaji wa vibeba chaji ulionyesha athari ndogo zaidi ya utabiri ndani ya viwango vya vigezo vilivyotumika.

Thamani hizi za umuhimu zinatumika tu kwa viwango vilivyochaguliwa katika utafiti na kwa dhana nyingine za kudumu za modeli. Umuhimu mdogo wa kipengele hauimaanishi kuwa si muhimu kifizikia katika kifaa halisi.

Pengo la bendi na mvuto wa elektroni vilibadilisha nini?

Mvuto wa elektroni ni tofauti ya nishati kati ya kiwango cha ombwe na kiwango cha chini cha bendi ya upitishaji. Pengo la bendi ni tofauti ya nishati kati ya bendi ya valensi na bendi ya upitishaji. Sifa hizi mbili huamua ni fotoni zipi kifyonzaji kinaweza kutumia na jinsi viwango vyake vya nishati vinavyolingana na tabaka jirani za usafirishaji.

Katika utafiti, conductor band offset kati ya kifyonzaji na tabaka la usafirishaji wa elektroni ilifafanuliwa kama ifuatavyo:

\[ CBO=\chi_{\mathrm{abs}}-\chi_{\mathrm{ETL}} \]

χ_abs ni mvuto wa elektroni wa kifyonzaji, na χ_ETL ni mvuto wa elektroni wa tabaka la usafirishaji wa elektroni. Kulingana na ufafanuzi wa utafiti, CBO chanya inalingana na mpangilio wa bendi wa aina ya spike, huku CBO hasi ikilingana na mpangilio wa aina ya cliff.

Valence band offset kati ya kifyonzaji na tabaka la usafirishaji wa matundu ilitolewa katika chanzo kama ifuatavyo:

\[ VBO=(\chi_{\mathrm{HTL}}-E_{g,\mathrm{HTL}})-(\chi_{\mathrm{abs}}+E_{g,\mathrm{abs}}) \]

Katika chanzo, rejea ya fasihi ya mlinganyo huu ilibaki kama kishikilia nafasi “[?]” kisichotatuliwa. Kwa hiyo, ingawa mlinganyo umehamishwa, uthibitishaji wa rejea hauwezi kufanywa kutoka kwenye maandishi ya utafiti pekee.

Kielelezo 8 kinaonyesha kwamba V_OC iliongezeka kadiri pengo la bendi lilivyoongezeka, huku J_SC na PCE zikishuka. Kuongezeka kwa mvuto wa elektroni kuliongeza hasa fill factor. Maandishi ya sehemu hiyo yameripoti PCE ya juu zaidi kuwa %19,28 katika E_g = 1,71 eV na χ = 3,65 eV. Hata hivyo, mwishoni mwa sehemu hiyo hiyo, mvuto wa elektroni wa kifyonzaji 3,65 eV na pengo la bendi 1,75 eV vilikubaliwa kama “vilivyoimarishwa”. Tofauti kati ya nukta ya juu zaidi na pengo la mwisho lililochaguliwa haijaelezwa wazi.

Athari ya unene wa kifyonzaji ni ipi?

Unene wa kifyonzaji ulibadilishwa kati ya 0,4 µm na 2 µm. Iliripotiwa kuwa matokeo ya fotovoltaiki yaliongezeka kadiri unene ulivyoongezeka kwa sababu mwanga zaidi uliweza kufyonzwa na jozi nyingi zaidi za elektroni-tundu kuzalishwa.

• V_OC iliongezeka kutoka takriban 1,32 V hadi 1,36 V.
• J_SC ilipanda kutoka takriban 16 mA·cm⁻² hadi 21,2 mA·cm⁻².
• FF iliongezeka kutoka takriban %82 hadi %86.
• PCE ilionyesha mwenendo wa kupanda pamoja na unene katika Kielelezo 9a.

Tabaka nene linaweza kufyonza mwanga zaidi; hata hivyo, utafiti haukuiga mikazo inayotokana na utengenezaji, kasoro za kioo, upinzani mfululizo, matumizi ya nyenzo au matatizo ya usawa wa majaribio katika filamu nene.

Msongamano wa akseptor ulibadilisha utendaji vipi?

Msongamano wa akseptor wa tabaka la kifyonzaji ulipimwa katika kiwango cha 10¹⁵–10²⁰ cm⁻³. Kadiri msongamano wa akseptor ulivyoongezeka, V_OC iliongezeka kutoka 1,32 V hadi 1,53 V, huku J_SC ikipungua. FF ilishuka kwanza, kisha ikaongezeka hadi %91,53.

PCE ilipungua kwanza katika kiwango cha 10¹⁵–10¹⁷ cm⁻³; katika misongamano iliyo juu ya 10¹⁸ cm⁻³ iliongezeka kwa kiasi kikubwa na katika 10²⁰ cm⁻³ ikafikia takriban %26. Waandishi pia walibainisha kwamba viwango vya juu sana vya doping vinaweza kuleta matatizo kwa usafirishaji wa vibeba chaji na mchakato wa utengenezaji.

Kwa nini msongamano wa kasoro ni muhimu?

Msongamano wa kasoro katika kifyonzaji N_t = 10¹⁰–10²⁰ cm⁻³ ulibadilishwa. Kielelezo 10 kinaonyesha kwamba utendaji ulibaki juu wakati msongamano wa kasoro ulikuwa mdogo, lakini baada ya takriban 10¹⁵ cm⁻³, V_OC, J_SC, FF na PCE zilishuka kwa kasi. Sababu ni kwamba viwango vya kasoro hunasa vibeba chaji, huongeza rekombinesheni inayosaidiwa na mitego na kupunguza urefu wa diffusion wa vibeba chaji.

Katika utafiti, kwa msongamano wa kasoro wa 10¹⁰ cm⁻³, J_SC = 16,8 mA·cm⁻², V_OC = 1,68 V, FF = %92,04 na PCE = %26,07 zilitolewa. Maandishi pia yanakiri kwamba kufikia msongamano wa kasoro ulio chini kiasi hicho kwa majaribio ni vigumu.

Katika sehemu ya msongamano wa kasoro kuna sentensi yenye maana kwamba “ongezeko la rekombinesheni inayosaidiwa na mitego lilisababisha ongezeko muhimu la ufanisi”. Hata hivyo, Kielelezo 10 na maelezo ya jumla ya kifizikia ya sehemu hiyo yanaonyesha kwamba ufanisi hupungua kadiri msongamano wa kasoro na rekombinesheni vinavyoongezeka. Sentensi hii ni kutokulingana muhimu kwa maelezo ndani ya chanzo.

Athari ya halijoto ni ipi?

Halijoto ya uendeshaji ilibadilishwa kutoka 250 K hadi 400 K. Kadiri halijoto ilivyoongezeka, V_OC ilishuka kutoka 1,70 V hadi 1,60 V, FF kutoka %92,61 hadi %89,74 na PCE kutoka %26,53 hadi %24,22. J_SC ilionyesha mabadiliko madogo sana kutoka 16,81 hadi 16,80 mA·cm⁻².

Maandishi yanaeleza mabadiliko haya kwa kusema “J_SC iliongezeka”; hata hivyo, namba zilizotolewa zinaonyesha kupungua kidogo kutoka 16,81 hadi 16,80. Upotevu mkuu wa utendaji ulihusishwa na kupungua kwa V_OC na FF kutokana na ongezeko la mkondo wa saturation na rekombinesheni kadiri halijoto inavyoongezeka.

Ufanisi wa ubadilishaji wa nguvu huhesabiwaje?

\[ PCE=\frac{V_{\mathrm{OC}}\times J_{\mathrm{SC}}\times FF}{P_{\mathrm{in}}} \]

V_OC inaonyesha voltage ya mzunguko wazi katika volt, J_SC msongamano wa mkondo wa mzunguko mfupi katika mA·cm⁻², FF fill factor, na P_in msongamano wa nguvu ya macho unaoingia kwenye seli. Ikiwa FF imetolewa kama asilimia, lazima igawanywe kwa 100 na kubadilishwa kuwa thamani ya desimali kabla ya kutumika katika mlinganyo.

Kwa nini utendaji wa mwisho ulioboreshwa si thamani moja?

Sehemu mbalimbali za utafiti zinatoa matokeo yanayotofautiana:

Thamani hizi haziwezi kuwasilishwa kana kwamba zinatokana na seti moja ya pamoja ya vigezo. Thamani ya %26,64 katika muhtasari, thamani ya Kielelezo 12 ya %26,53, na thamani ya %26,07 katika sehemu ya msongamano wa kasoro zinaweza kuwakilisha hatua tofauti za uboreshaji au kutokulingana ndani ya maandishi; utafiti haujatenganisha mambo haya kwa uwazi wa kutosha.

Kwa mvuto wa elektroni pia, katika sehemu 4.1 inapendekezwa 3,65 eV, huku 3,69 eV ikipendekezwa katika hitimisho. Kwa pengo la bendi, nukta ya PCE ya juu zaidi inaelezwa kuwa 1,71 eV, wakati sehemu hiyo hiyo inapendekeza 1,75 eV na hitimisho linapendekeza chini ya 1,76 eV. Kwa hiyo, kabla utafiti haujatumiwa kama mwongozo wa usanifu wa majaribio, seti ya vigezo inahitaji kufafanuliwa na waandishi.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Modeli ya Random Forest ilitabiri kwa usahihi mkubwa thamani za PCE zilizozalishwa na SCAPS-1D ndani ya nafasi hiyo hiyo ya vigezo vya uigaji.
• Mvuto wa elektroni na pengo la bendi vilikuwa na umuhimu wa juu zaidi wa vipengele katika modeli iliyotumika.
• Kuongeza unene wa kifyonzaji kuliongeza ufyonzwaji wa mwanga na thamani ya J_SC katika kiwango kilichochunguzwa.
• Msongamano mdogo sana wa kasoro ulihusishwa na rekombinesheni ndogo na utendaji wa juu zaidi wa fotovoltaiki katika modeli.
• Kadiri halijoto ya uendeshaji ilivyoongezeka, V_OC, FF na PCE zilipungua.
• Kutumia SCAPS-1D pamoja na ujifunzaji wa mashine kunaweza kusaidia kuweka kipaumbele katika uchunguzi mpana wa vigezo.

Matokeo ambayo utafiti haujathibitisha

• Ufanisi wa zaidi ya %26 haujapimwa katika seli ya jua ya majaribio.
• Uwezekano wa kutengeneza muundo uliopendekezwa wa tabaka za Cs₂AgBi_0,75Sb_0,25Br₆ haujaonyeshwa.
• Ustahimilivu wa seli kwa unyevu, oksijeni, mwanga, mizunguko ya halijoto na uendeshaji wa muda mrefu haujatathminiwa.
• Haijathibitishwa kwamba modeli ya Random Forest inaweza kujumlishwa kwa data halisi za maabara.
• Haijaonyeshwa kwamba vigezo bora kama doping ya juu na msongamano wa kasoro wa 10¹⁰ cm⁻³ vinaweza kufikiwa katika utengenezaji halisi.
• Kutokuwa na risasi hakuthibitishi moja kwa moja kwamba kifaa chote hakina hatari za kitoksikolojia au kimazingira.
• Kiwango cha moduli, miunganisho ya mfululizo, ufunikaji, gharama za utengenezaji na ufanisi wa shambani havijaigwa.

Umuhimu wa utafiti kwa mtazamo wa zamani, sasa na baadaye

Hapo awali, uboreshaji wa seli za jua mara nyingi ulifanywa kwa kubadilisha kigezo kimoja au vichache kwa zamu, ilhali utafiti huu umetumia mbinu ya kutathmini matokeo mengi ya uigaji pamoja na ujifunzaji wa mashine. Mchango wake wa sasa ni kuonyesha maeneo ya nafasi pana ya vigezo yanayoweza kupewa kipaumbele katika miundo ya perovskiti maradufu isiyo na risasi.

Ili mbinu hii ipate thamani kubwa zaidi ya kisayansi baadaye, matokeo ya simula yanapaswa kusawazishwa kwa vipimo halisi vya nyenzo, uthibitishaji wa nje ufanywe kwa seli zilizotengenezwa kwa majaribio, viwango vya kutokuwa na uhakika viripotiwe, na migongano katika seti ya mwisho ya vigezo iondolewe. Ujifunzaji wa mashine hapa si ushahidi unaochukua nafasi ya majaribio, bali ni zana ya uchunguzi wa awali inayoweza kuongoza utafiti wa majaribio.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Muhtasari wa kiufundi wa muundo wa utafiti

Mapungufu makuu ya modeli na data

• Rekodi 3.888 zilitokana na uigaji wa SCAPS-1D; data huru za majaribio hazikutumiwa kama lengo.
• Idadi ya miti ya Random Forest, idadi ya vipengele kwa kila nodi, kina cha juu na hyperparameter za mwisho zilizochaguliwa hazikuripotiwa kwa undani.
• Mkusanyiko wa data ghafi, msimbo wa mafunzo na faili ya modeli havikushirikiwa katika utafiti uliopakiwa.
• Maandishi yanasema kwamba msongamano wa hali za CB, msongamano wa hali za VB, uhamaji wa matundu na uhamaji wa elektroni viliondolewa; mara baada ya hapo yanasema kwamba “vipengele vitatu viliondolewa”. Vipengele vinne vilivyoorodheshwa havilingani na idadi iliyoripotiwa.
• Baada ya vipengele kuondolewa, haijaelezwa jinsi rekodi zenye thamani sawa za ingizo lakini zinazoweza kuwa na malengo tofauti ziligawanywa katika mchakato wa kugawa data.
• Haijaelezwa kama seti za mafunzo na majaribio zilikuwa na rekodi zilizojirudia au michanganyiko ileile ya vipengele vilivyopunguzwa.
• Utendaji wa modeli ulitathminiwa tu ndani ya usambazaji wa data ya uigaji; hakuna uthibitishaji wa nje kwa simula tofauti au data ya majaribio.

Ujumbe mkuu wa grafu

• Kielelezo 1: Kinaonyesha usanifu wa kifaa ambapo mwanga huingia kupitia kioo na ITO, huku tabaka za ZnO, perovskiti maradufu, CZTSe na Au zikiwa zimepangwa juu ya nyingine.
• Kielelezo 2: Kinaonyesha kuwa kifaa ambacho hakijaongezewa ufanisi kina ufanisi wa %15,60 na mkondo hupungua kwa kasi baada ya takriban 1,2 V.
• Kielelezo 3: Kinaonyesha mtiririko wa kazi wa ujifunzaji wa mashine unaojumuisha kusafisha data, kuchagua modeli, mafunzo, tathmini na utabiri.
• Kielelezo 4: Kinaonyesha mantiki ya Random Forest ambapo miti tofauti ya maamuzi huundwa kutoka mkusanyiko uleule wa data na utabiri wake huwekewa wastani.
• Kielelezo 5: Kinaonyesha kwamba utabiri wa mafunzo na majaribio umejikusanya karibu na mstari bora. Kichwa cha kielelezo kimetumia kimakosa maelezo ya mchoro wa kifaa.
• Kielelezo 6: Ingawa kichwa chake kinaashiria matumizi ya jumla ya ujifunzaji wa mashine, taswira kwa kweli inaonyesha uhusiano wa vigezo vya ingizo na PCE.
• Kielelezo 7: Kinaonyesha kwamba mvuto wa elektroni na pengo la bendi vina ushawishi mpana zaidi wa SHAP.
• Kielelezo 8: Kinaonyesha kwamba V_OC huongezeka kadiri pengo la bendi linavyoongezeka huku J_SC na PCE zikishuka; mvuto wa elektroni huathiri hasa FF.
• Kielelezo 9: Kinaonyesha kwamba kuongeza unene wa kifyonzaji huongeza utendaji, huku msongamano wa akseptor ukiathiri V_OC, J_SC na FF kwa mwelekeo tofauti.
• Kielelezo 10: Kinaonyesha kwamba kadiri msongamano wa kasoro unavyoongezeka, vigezo vyote vya fotovoltaiki hupungua kwa kiasi kikubwa, hasa katika eneo la msongamano mkubwa wa kasoro.
• Kielelezo 11: Kinaonyesha kwamba ongezeko la halijoto hupunguza PCE, V_OC na FF, huku J_SC ikibaki karibu thabiti.
• Kielelezo 12: Kwenye mviringo unaowasilishwa kama ulioboreshwa, kinaonyesha V_OC = 1,70 V, J_SC = 16,81 mA·cm⁻², FF = %92,16 na PCE = %26,53.

Tafsiri ya kiufundi ya matokeo inayofaa kwa uchapishaji

Utafiti unaonyesha kwamba ujifunzaji wa mashine unaweza kutumiwa kufupisha mkusanyiko mkubwa wa data unaozalishwa na simula inayotegemea fizikia na kuchagua vigezo vya kipaumbele. Matokeo yenye nguvu zaidi ni kwamba modeli ya Random Forest iliweka mvuto wa elektroni na pengo la bendi mbele katika utabiri wa utendaji.

Hata hivyo, ufanisi wa zaidi ya %26 haupaswi kuwasilishwa kama mafanikio ya majaribio. Haya ni matokeo ya SCAPS-1D yaliyopatikana chini ya vigezo bora vya ingizo, msongamano mdogo wa kasoro na dhana fulani za kiolesura. Haiwezekani kuunda mapishi moja ya kifaa kilichoboreshwa hadi kutokulingana kwa vigezo vya mwisho na utendaji katika utafiti kutatuliwe.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Jina kamili la awali la utafiti:Machine Learning–Based Optimization of Photovoltaic Performance in Lead-Free Inorganic Perovskite Solar Cells

Waandishi na mpangilio wao: Prithick Saha; Sangeeta Singh; Sanjib Bhattachary.

Taarifa ya mwandishi mwenza wa kwanza au mchango sawa: Haipo katika utafiti.

Mwandishi wa mawasiliano: Prithick Saha.

Mahusiano ya taasisi:

1. Electronics and Communication, Dream Institute of Technology, Kolkata, West Bengal, Hindistan.
2. Electronics and Communication, National Institute of Technology Patna, Bihar, Hindistan.
3. UGC-MMTTC (Physics), University of North Bengal, Siliguri, West Bengal, Hindistan.

DOI: 10.2139/ssrn.7201954.

Jarida: Hakuna jina la jarida lililopitiwa na wahakiki au toleo la jarida lililokubaliwa lililothibitishwa.

Jukwaa la uchapishaji: SSRN.

Mchapishaji asili: Haupo. SSRN ni jukwaa la kushiriki preprint na utafiti wa awali; halipaswi kutathminiwa kama jarida la kisayansi lililopitiwa na wahakiki au mchapishaji asili.

Mmiliki wa jukwaa: Elsevier Inc.

Mwaka wa uchapishaji: 2026.

Aina ya chanzo: Preprint inayojumuisha uigaji wa kifaa cha nusu-nyenzo na uundaji wa modeli ya ujifunzaji wa mashine.

Hali ya mapitio ya rika: Utafiti huu ni preprint ambayo haijapitiwa na wahakiki; matokeo yanapaswa kusomwa kwa kuzingatia kikomo hiki.

Kiungo rasmi cha chanzo:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=7201954

Maelezo haya ya Kiswahili yameandaliwa baada ya kuchunguza utafiti mzima uliopakiwa, milinganyo yake, majedwali mawili na vielelezo kumi na viwili. Maudhui ya kisayansi yanategemea tu mbinu, uigaji na matokeo yaliyowasilishwa katika utafiti; hakuna matokeo mapya ya fotovoltaiki yaliyoongezwa kutoka vyanzo vya nje. Ukaguzi wa nje ulitumiwa tu kuthibitisha DOI, jukwaa na hali ya uchapishaji.

Mapungufu makuu ya utafiti ni kwamba matokeo si ya majaribio bali yanategemea uigaji; modeli ilifundishwa tu kwa data za SCAPS-1D; hakuna uthibitishaji wa nje kwa kifaa halisi; data ghafi na misimbo haikutolewa; hyperparameter za Random Forest ziliripotiwa kwa upungufu; misongamano midogo ya kasoro iliyo bora kimawazo ilitumika; na kuna migongano ndani ya maandishi kuhusu ufanisi wa mwisho na vigezo bora.

Utafiti hautoi ushahidi wa kutengeneza seli halisi, kipimo cha maabara, moduli ya mfano, jaribio la shambani, uthabiti wa muda mrefu au uwezekano wa kibiashara. Ufanisi wa ubadilishaji wa nguvu wa karibu %26 ulioripotiwa ni matokeo ya modeli ya kihesabu pekee.