澳门新葡亰app网站-娱乐场手机版官网 关于新葡亰 组成光电转化效率达到27.0%的四端钙钛矿-硅叠层太阳能电池,该模型是首个基于人工智能算法的热带蝙蝠超声波分析软件

组成光电转化效率达到27.0%的四端钙钛矿-硅叠层太阳能电池,该模型是首个基于人工智能算法的热带蝙蝠超声波分析软件

近日,中国科学院大连化学物理研究所薄膜硅太阳电池研究组(DNL1606)研究员刘生忠团队联合陕西师范大学研究员杨栋,通过将半透明钙钛矿电池与高效硅异质结薄膜电池结合,组成光电转化效率达到27.0%的四端钙钛矿-硅叠层太阳能电池。  晶硅太阳能电池是第一代太阳能电池,经过数十年发展,技术已经非常成熟。目前,95%的光伏市场份额被晶硅太阳能电池所占据。实验室报道的最好的晶硅太阳能电池的光电转化效率已经达到26.6%,非常接近它的理论光电转化效率极限29.4%。在物理法则下,晶硅电池的效率提升之路正变得越来越窄。为了实现更高的光电转换效率,越来越多的研究开始关注将晶硅电池与其它的高效率电池组成叠层电池。  钙钛矿电池是近几年发展起来的第三代太阳能电池,它具有原料丰富、成本低、制备工艺简单、对缺陷的容忍性好等优点。目前,实验室报道的钙钛矿电池光电转换效率已超过24%。钙钛矿的结构通式是ABX3,A位通常是正一价的有机阳离子CH3NH3+、NH=CHNH3+或者无机Cs+离子等,B位通常是正二价金属阳离子Pb2+、Sn2+等。X通常是卤素阴离子I-、Br-、Cl-等。通过离子替换,钙钛矿的带隙可以在1.4到2.3
eV之间灵活调节,使它成为非常理想的叠层电池子电池材料。  叠层电池由一个高带隙子电池和一个低带隙子电池组成。低带隙子电池拓宽了太阳光光子的利用率;高带隙子电池减少了半导体捕获高能光子后电子跃迁后弛豫过程的热能损失。因此叠层电池具有比单结电池更高的极限光电转化效率。得到高效率的叠层太阳能电池的关键之一是在温和条件下制备透明电极,即在不伤害底层材料的前提下,制备兼具高导电性和高透光性的电极。  该团队使用真空热蒸发沉积薄膜的方法,以三氧化钼/金纳米网/三氧化钼“三明治结构”作为透明电极,替换掉传统钙钛矿电池中的金属背电极。制备的半透明钙钛矿太阳能电池具有18.3%的光电转化效率,这是目前使用超薄金属制备的半透明钙钛矿电池的最高效率之一。将此半透明钙钛矿太阳能电池与光电转化效率23.3%的硅异质结薄膜电池结合,得到了光电转换效率27.0%的四端叠层太阳能电池。  该项研究使用了一种简单低成本的方法制备高导电性、高透光性的透明电极,有助于推动半透明电池以及多结/叠层电池的发展,降低光伏发电的成本。相关成果发表在《先进功能材料》(Advanced
Functional
Materials)上。该工作得到国家自然科学基金、中国国家重点研究与发展计划、陕西省科技创新引导项目等的资助。

第四届上海市电子化学品计量检测技术服务平台开放日活动在上海计量测试技术研究院顺利举行。该活动由上海计量测试技术研究院材质中心联合相关行业机构共同举办。  电子化学品是电子材料及精细化工结合的高新技术产品,具有高附加值、高科技含量、高工艺水平等特点。电子化学品处于电子信息产业链的前端,是电子信息产业的基础与先导。我国是全球电子化学品的主要消费市场,对电子化学品的检测需求也日趋旺盛。  电子化学品计量检测技术服务平台是由上海计量测试技术研究院承担的市科委技术服务平台项目的其中之一。平台以先进大型科学仪器设施为核心,以综合检测技术能力为基础,以痕量和超痕量检测技术研究为支撑,集研发服务、产品检测、设备计量、标准化研究、人员培训为一体,为电子化学品研发、生产、应用等全产业链提供一站式的计量检测整体解决方案。  平台开放日活动增加了行业对平台的了解,有效提升了上海计量测试技术研究院在电子化学品检测领域的知名度和影响力,为未来更好地助力科创、服务产业打下了良好的基础。  活动中,上海计量测试技术研究院材质中心详细介绍了平台的基本情况,包括实验室规模、人员配备和设备水平、CNAS资质、国家基准设备建标和服务类型等。平台主要技术人员还对GB/T33087-2016《仪器分析用高纯水规格和试验方法》进行了宣贯,介绍了标准的内容、测试技巧以及指标的选定原则。会后,与会代表参观了平台实验室,对平台硬件装备、建设水平给予了高度肯定。  计量检测是通过对计量对像的对应参数进行一系列的反复测试,从而得到某种结果的过程!物理学中通常为求得正确结果通过测量仪器对某工具进行的某种过程。而仪器分析是指采用比较复杂或特殊的仪器设备,通过测量物质的某些物理或物理化学性质的参数及其变化来获取物质的化学组成、成分含量及化学结构等信息的一类方法。 
标签: 计量检测

随着人类社会和经济的发展,人类活动和气候变化已经对生物多样性产生深远的影响。蝙蝠是最重要的生态指示动物之一,同时在生态系统中发挥着重要的作用,是生态保护重点研究对象。蝙蝠最典型的特征是能够发出超声波用于环境探测和捕食,他们广布于世界各地,超过1350种,具有极其丰富的生物多样性。  目前,蝙蝠多样性的调查方法为人工搭设雾网和竖琴网,该方法存在诸多不确定性,主要因为西双版纳地区地处热带、物种分布广且不均一、以往对该地区的调查严重缺乏和物种声波复杂性极高等原因,这种调查方法的不确定性在很大程度上限制了生态系统保护等问题的探讨。  为了从空间和时间尺度上同时提高蝙蝠多样性调查的效率,中国科学院西双版纳热带植物园综合保护中心景观生态研究组和云南大学软件学院合作,开发了一套软件来自动处理大量超声波监测数据。该软件利用人工智能算法(Artifitall
intelligencet),对西双版纳、泰国和马来西亚地区的近千份蝙蝠超声波音频数据进行信号特征提取。  其次,利用自主开发的深度学习网络模型进行参数优化,模拟出最适的模型参数,将自动识别的准确率提高到90%以上,该模型是首个基于人工智能算法的热带蝙蝠超声波分析软件。研究人员对该软件进行实地调整优化,大大降低了野外数据识别的错误率,进一步扩大该模型的适用区域,并有助于实现一年四个季节的连续监测。  该研究成果不仅大大提高了蝙蝠多样性调查的效率,而且为未来的野生动物声学调查提供一套标准的数据处理方案,包括鸟类,两栖类等。该数据采集方案和标准数据分析方法可以提高未来保护目标的设定。该研究成果以Automatic
standardized processing and identification of tropical bat calls using
deep learning approaches 为题在线发表于生态保护期刊Biological
Conservation。  西双版纳植物园陈兴和云南大学软件学院赵均为文章的共同第一作者,西双版纳植物园陈艳华为共同作者,西双版纳植物园副研究员Alice
C.
Hughes和云南大学软件学院教授周维为共同通讯作者。  蝙蝠超声波识别软件Waveman的建模和测试流程图。建模大致分为三个步骤:音频数据库构建、图片转化和训练模型。采用两种数据类型进行测试,包括图片数据和野外采集未经处理音频的数据。

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