Présentation de la plate-forme informatique des matériaux (MIP)
Démonstration sur les cellules solaires en pérovskite et les batteries à l'état solide
Basila Kattouf, Ph.D. - Succès Client - Materials Zone
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Présentation de Materials Zone sur TechBlick - Jeudi 16 juin 2022 14:45-15:05 (CET)
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La révolution de la plate-forme informatique des matériaux (PIM)
Materials Zone est une plateforme d'informatique des matériaux (AI/ML) ou MIP en abrégé. Comme la révolution CRM dans le marketing/les ventes avant elle, la MIP est la prochaine révolution de la plate-forme organisationnelle pour les matériaux/produits. Alimentée par l'IA/ML, elle permet de visualiser rapidement toutes les informations provenant de toutes les données et sert plusieurs parties prenantes - R&D, chaîne d'approvisionnement, fabrication et entreprise. Ainsi, il accélère l'innovation en matière de matériaux/produits, de la découverte à la commercialisation.
Le MIP ingère des données multidimensionnelles, non structurées et dispersées sur les matériaux et les transforme en résultats basés sur le ML pour la R&D, la chaîne d'approvisionnement et la fabrication. Il le fait rapidement, de manière rentable et durable sur une plateforme organisationnelle collaborative. Materials Zone ne tient pas compte du domaine et a fait ses preuves dans les domaines suivants : cellules solaires, batteries à l'état solide, technologies de l'hydrogène, matériaux de construction, polymères, impression 3D, alliages, revêtements, emballages, soins de santé, métrologie, etc. Suivez les liens vidéo pour des démonstrations de la plateforme dans le contexte des exemples ci-dessous.
Fig 1 : Materials Zone (MIP) - From Raw Data to Rapid Insights - Télécharger le document court
Nous ferons la démonstration de la plateforme par le biais des cellules solaires en pérovskite (PSC) du projet de base de données sur les pérovskites (www.perovskitedatabase.com), recueillies par 98 scientifiques, hébergées sur Materials Zone, contenant plus de 42 000 dispositifs extraits de plus de 15 000 articles de recherche. Le PDP a été annoncé dans le magazine Nature Energy et offre aux chercheurs un meilleur point de départ, en tirant parti des connaissances mondiales accumulées. Nous compléterons ensuite par une brève démonstration avec des batteries à l'état solide.
Pourquoi les pérovskites sont-elles intéressantes ?
Les cellules solaires à pérovskite (PSC) devraient être une technologie perturbatrice dans l'industrie photovoltaïque, car elles sont capables d'atteindre un rendement de conversion de puissance (PCE) très élevé, passant de 3,8 % en 2009 à 25,7 % en 2022 (https://www.science.org/doi/10.1126/science.abh1885). Ce rendement élevé, associé à la légèreté et à la flexibilité de cette technologie (dont le poids par mètre carré est 1/10e de celui du silicium), rend les PSC très attrayants. Rethink Energy prévoit que les PSC peuvent atteindre 7 % de la part du marché photovoltaïque mondial d'ici 2025, puis >29 % d'ici 2030 (en supposant que l'efficacité prévue augmente de 30 % et que les coûts soient réduits de 50 %). Allied Market Research estime que le marché mondial des cellules solaires à pérovskite atteindra 6,6 milliards de dollars d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel moyen de 32,4 % entre 2021 et 2030.
Un PSC typique est composé de cinq éléments principaux :
Oxyde conducteur transparent (TCO).
Couche de transport d'électrons (ETL).
Pérovskite.
Couche de transport de trous (HTL).
Contact arrière.
Fig 2 : Une pile PSC typique ; (a) architecture directe, (b) architecture inversée. Crédit d'image : https://doi.org/10.1021/acsami.5b01049
La performance de chaque dispositif PSC est mesurée à l'aide d'un simulateur solaire et les 4 principaux indicateurs de performance (PCE, FF, Voc, Jsc) sont calculés/observés à partir des courbes I-V.
Une journée au laboratoire
L'activité quotidienne de R&D comprend le réglage fin de multiples variables pour chaque élément constitutif, comme les matériaux, les compositions, les techniques de dépôt, les processus, la température, d'autres paramètres, etc. Le sous-ensemble PDP que nous avons sélectionné, correspond à une technique de préparation particulièrement intéressante, dont les 4 indicateurs de performance dépendent chacun de 40 descripteurs.
Chacun de ces 44 indicateurs et descripteurs peut être obtenu directement à partir d'instruments et/ou nécessite des calculs supplémentaires. Pour chaque nouvel échantillon (cellule solaire) testé, ces calculs doivent être répétés.
Il est difficile de déterminer a priori quels sont les descripteurs les plus prédictifs, c'est pourquoi les 160 (4 fois 40) diagrammes de dispersion doivent être créés chaque fois qu'un nouvel échantillon est testé. Ils doivent être examinés et comparés pour concevoir le prochain test de cellule solaire. Si cette opération n'est pas automatisée, elle demande beaucoup de temps et d'efforts et conduit à des essais et des erreurs plutôt qu'à des déductions.
Visualisation des données en mains libres et sans effort
Materials Zone automatise l'ingestion des 44 indicateurs et descripteurs et permet instantanément aux chercheurs de zoomer visuellement sur les données et les idées qu'elles projettent. Il indique les descripteurs les plus dominants en calculant instantanément les 160 graphiques avec une recherche facilement comparable à l'aide de la matrice de corrélation de Pearson. Les "carrés" rouge foncé et bleu foncé indiquent les parcelles les plus significativement corrélées et sont facilement visibles en cliquant simplement sur le "carré". Il permet également une "recherche" intelligente parmi les échantillons à l'aide d'un histogramme.
Cette vidéo de 60 secondes montre tout, de l'ingestion du fichier à la visualisation du fichier, en passant par la corrélation (recherche par nuage de points) et la recherche par histogramme (vidéo du flux).
Cela permet aux chercheurs de converger rapidement vers la cellule solaire optimale dans le cycle évolutif suivant. À chaque étape, les chercheurs définissent le test suivant pour lequel les conclusions tirées des données peuvent être de converger vers la conception optimale, ou que trop peu de descripteurs ont été mesurés, ou qu'il n'y a pas assez de variété de cellules dans l'ensemble de données pour construire un modèle prédictif correctement.
Fig 3 : Démonstration du flux partant des chercheurs et revenant vers eux. La flèche noire décrit les tâches effectuées par les chercheurs, tandis que les flèches turquoise décrivent les tâches effectuées automatiquement par la zone des matériaux. Cliquez pour voir le témoignage vidéo d'un client expliquant ce qui précède dans le contexte de la recherche sur les pérovskites.
Aperçus rapides
Travailler manuellement sur les courbes I-V obtenues à partir du simulateur solaire, puis calculer les 4 indicateurs de performance et enfin tracer 160 graphiques prendrait plus d'une journée entière de travail fastidieux. Ensuite, passer au crible ces graphiques à la recherche d'informations pourrait prendre un peu plus de temps.
Comme on le voit dans la vidéo de démonstration, sur Materials Zone, il a fallu moins d'une minute pour découvrir les "carrés" de corrélation rouge vif qui renvoient immédiatement aux graphiques suivants :
Fig 4 : Graphiques montrant les quatre indicateurs de performance (Jsc, Voc, FF, PCE) en fonction de l'épaisseur de l'ETL.
La corrélation négative entre l'épaisseur de l'ETL et les performances du PSC, selon cette technique de préparation de la DB Perovskite, peut ou non surprendre les chercheurs. En tout cas, l'implication probable est que des ETL beaucoup plus fines doivent être testées pour trouver l'épaisseur optimale et contrôler d'autres facteurs. D'autres modules de la zone des matériaux sont nécessaires pour obtenir un modèle prédictif précis.
Pourquoi les piles à semi-conducteurs sont-elles intéressantes ?
Les batteries à l'état solide promettent d'avoir une densité énergétique plus élevée que les batteries Li-ion actuelles à électrolyte liquide. En outre, elles ne présentent pas de risque d'explosion ou d'incendie. Ainsi, outre la valeur de sécurité en soi, il n'est pas nécessaire d'avoir des composants pour la sécurité, ce qui permet de gagner encore plus d'espace. C'est pourquoi, en particulier pour les applications des VE, la technologie des batteries à l'état solide est un candidat de choix.
Les batteries ont au moins autant de dimensions que les PSC. En outre, elles doivent être testées dans des cycles très longs de charge et de décharge répétitifs. Cela représente plus de données pour chaque échantillon et plus de temps pour conclure les tests sur les échantillons. Il est donc de plus en plus difficile, coûteux et long de collecter, modéliser et analyser ces données.
Donc, en plus de ce que vous avez déjà vu de Materials Zone jusqu'à présent, veuillez voir la vidéo suivante montrant comment les chercheurs peuvent rapidement analyser ces cycles parmi toutes les batteries testées en utilisant les outils analytiques fournis par la plateforme. Ils accélèrent ainsi leurs processus et réduisent les efforts et le temps écoulé.
En résumé
Nous avons brièvement discuté et démontré ce qui suit :
Les activités de R&D pour le développement de produits à base de matériaux (tels que les piles solaires et les batteries) constituent un problème multidimensionnel.
Pour analyser efficacement les problèmes multidimensionnels, une vue holistique présentant toutes les dimensions et les corrélations entre elles dans une vue unique est essentielle.
Nous avons montré comment une vue holistique unique de la progression du projet peut aider de manière significative le chercheur à prendre de meilleures décisions en matière de R&D pour les prochaines étapes.
Nous avons démontré comment la plateforme Materials Zone peut automatiser et améliorer de manière significative l'efficacité (facteur de x10) de la récolte, de la mise en base de données et de l'analyse des données de R&D, afin de reconnaître des modèles perspicaces.
[This is automatically translated from English]
