Учёные из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ», Физико-технического института имени А. Ф. Иоффе РАН и Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова синтезировали уникальные наночастицы и успешно внедрили их в поверхность солнечных панелей, улучшив их долговечность. Интеграция углеродных наночастиц в солнечные элементы на основе перовскита (титаната кальция) позволила решить некоторые проблемы, возникающие при промышленной эксплуатации батарей, сообщил ТАСС один из авторов исследования Роман Крюков.
«Мы синтезировали наночастицы углеродных квантовых точек и внедрили их в структуру перовскита, что привело к увеличению срока службы перовскитной ячейки. Наша работа показала, что такие сложные структуры с перовскитами и углеродными квантовыми точками могут быть использованы для создания более стабильных фотодетекторов и солнечных элементов», – рассказал Крюков.
Как отметили в пресс-службе «ЛЭТИ», развитие солнечной энергетики в России отстаёт от зарубежных лидеров отрасли. В последнее время опытные работы в этой области активизировались, и учёные ищут способы преодолеть структурные ограничения, связанные с использованием солнечных панелей.
Современные солнечные панели в основном изготавливаются из кремния. Проблемы этого материала включают высокую стоимость и относительно низкую способность преобразовывать солнечный свет в электроэнергию. Альтернативой кремнию, активно внедряемой в промышленность, является титанат кальция. Перовскит дешевле кремния и лучше накапливает солнечную энергию и преобразует её.
Однако проблема перовскита заключается в его быстрой деградации под воздействием кислорода. Со временем он теряет свои свойства, необходимые для накопления энергии. Петербургские учёные решили эту проблему, интегрировав в структуру материала углеродные наночастицы. Каждая наночастица состоит из нескольких слоёв графена, связанных друг с другом микроскопической оболочкой. Процесс соединения графеновых частиц с перовскитом непрост: слои соединяются микроволновым методом в воде, затем наночастицы помещаются в вакуум на три дня, после чего их добавляют в жидкую основу.
Полученный раствор перовскита с углеродными точками уже можно внедрять в структуры перовскитных пластин. Учёные изучили и подтвердили высокие показатели стабильности и износостойкости полученного материала. В дальнейшем научный коллектив СПбГЭТУ «ЛЭТИ», ФТИ имени А. Ф. Иоффе и НМИЦ имени В. А. Алмазова займётся нанесением на основы для солнечных панелей целых плёнок на основе перовскитов, что позволит масштабировать технологию.
Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/20703313
Российские производители электроники сталкиваются с проблемой неравных условий конкуренции
Производители электроники обратились к новому министру промышленности и торговли с просьбой о дополнительной поддержке и смягчении некоторых обязательств, в чём ранее им было отказано. Ассоциация российских разработчиков и производителей электроники (АРПЭ) направила письмо с этой просьбой Антону Алиханову. 28.06.2024 121 0 0На объект Сибирского кольцевого источника фотонов (СКИФ) поставили первое высокотехнологичное оборудование
Первое высокотехнологичное оборудование поставили в Центр коллективного пользования Сибирский кольцевой источник фотонов (СКИФ), который сейчас строится под Новосибирском, начался его монтаж. Об этом сообщил журналистам полномочный представитель президента России в СФО Анатолий Серышев. 28.06.2024 107 0 0Научный комплекс СКИФ начнёт промышленную эксплуатацию в 2026 году недалеко от Новосибирска
Центр коллективного пользования «СКИФ» (Сибирский кольцевой источник фотонов) начнёт промышленную эксплуатацию в 2026 году после завершения пусконаладочных работ в 2025 году, сообщил директор Института катализа СО РАН Валерий Бухтияров. 28.06.2024 116 0 0Специалисты МИЭТ разрабатывают программу на основе искусственного интеллекта, которая будет способна предсказывать очередное серийное убийство
Специалисты Московского института электронной техники (МИЭТ) создают программу на базе искусственного интеллекта, способную предугадывать место и время следующего серийного убийства. Алгоритм будет прогнозировать на основе данных о предыдущих преступлениях со схожим почерком, а также анализируя ранее раскрытые дела подобного рода из архива. Разработчики уже определили около 250 кейсов, которые послужат основой для обучения нейронной сети. 28.06.2024 115 0 0