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解开太阳的谜题:科学家利用机器学习识别太阳能材料

[QQ新闻智能频道]寻找太阳能电池的最佳光能与在大海捞针中找到针一样困难。多年来,研究人员开发并测试了数千种不同的染料和颜料,以了解它们如何吸收阳光并将其转化为电能,并对所有这些问…

[QQ新闻智能频道]寻找太阳能电池的最佳光能与在大海捞针中找到针一样困难。多年来,研究人员开发并测试了数千种不同的染料和颜料,以了解它们如何吸收阳光并将其转化为电能,并对所有这些问题进行分类。

美国能源部阿贡国家实验室和英国剑桥大学的研究人员开发出一种新型装置,用于识别有前景的太阳能电池材料。 DSSC可以采用低成本,可扩展的技术制造,因此其性价比非常高。该研究展示了数据驱动材料发现的整个循环,使用先进的计算方法识别具有最佳性能的材料。

Cole和Argonne的计算科学家通过ALCF数据科学项目创建了一个自动化工作流程。该过程结合了模拟,数据挖掘和机器学习技术,可同时分析数千种化合物。此过程的优点在于它消除了对数据库的传统手动管理,并将其所需的工作量减少到数月甚至数天。

机器学习
机器学习

计算工作涉及使用越来越复杂的筛选技术来生成可能的染料对。它们可以相互结合,吸收整个太阳光谱的光。科尔说,几乎不可能找到适用于所有波长的染料。对于有机分子尤其如此,因为它们具有较窄的光学吸收带。然而,我们真正想要关注的是有机分子,因为它们更加环保。

为了将最初的10,000个潜在染料候选范围缩小到几个,科学家们再次使用ALCF计算资源来执行多步骤方法。首先,Cole和她的同事使用数据挖掘工具来消除任何有机金属分子,这些分子在特定波长下吸收的光比有机染料少。

在研究的最后阶段,涉及实验验证。他们需要从这些预测中选出的五种最有希望的染料候选物,这需要全球专家的合作。因此,科尔找到了最初的染料开发商,他们每个人都为她的团队送回了一个新的染料样本进行研究。科尔说,能够让来自世界各地的这么多人参与这项研究是一项伟大的团队合作。

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作者: QQnews

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