阪大ら,ペロブスカイト太陽電池の材料評価法を開発

JST戦略的創造研究推進事業の一環として,大阪大学と京都大学は,次世代太陽電池として期待されているペロブスカイト太陽電池において,生成した正孔を電極へ運ぶ正孔輸送材の性能をデータ科学的統計法と組み合わせて高速に評価する新たな手法を開発した(ニュースリリース)。

軽く,低価格で高い変換効率を持つペロブスカイト太陽電池は,実用化に向けて世界中で研究が行なわれている。

ペロブスカイト太陽電池は光を吸収し,電荷(正孔と電子)に変えるペロブスカイト層や,正孔と電子をそれぞれ陽極と陰極に分別するための正孔輸送層などから構成される。

太陽電池の光電変換効率を高めるには,高性能な電荷輸送層の開発が重要となる。しかし,素子の性能は多くの因子が関与してくるため,有機高分子(ポリマー)や低分子材料から成る正孔輸送層の開発と性能評価には,長い時間と繰り返し実験が必要だった。

今回,マイクロ波と短パルスレーザーを組み合わせた測定装置を用いて,ペロブスカイト発電層から正孔輸送層への正孔移動効率を直接評価できる方法を確立した。

数種類の高分子を個別にペロブスカイト層に塗布し,マイクロ波法を用いてナノ秒~マイクロ秒での電荷の時間挙動を評価した。青緑色のレーザー光パルスを照射すると,ペロブスカイト中に瞬間的に正孔と電子が生成し,大きなマイクロ波信号が観測される。

しかし,正孔輸送層である高分子膜を塗布した2層膜ではマイクロ波信号は大きく減少し,減衰速度も速くなることが観測された。

このマイクロ波信号の減少量を解析することで,正孔移動効率の時間変化を定量することに成功した。

これにより,通常の素子評価に比べてより安定に,かつ10分の1以下の時間ですばやく評価することができるという。

さらに,1つの材料につき4つの実験変数を抽出することにも成功。データ科学的統計法を融合することで,“性能を決める変数”を抽出することができた。

今後は,この変数を基に,マテリアルズ・インフォマティクスを用いた高性能な正孔輸送材の設計と開発に生かすことができるとしている。

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