机器学习优化了基于石墨烯的高效超宽带太阳能吸收器,用于太阳能热应用
Meshari Alsharari1, Bo Bo Han2, Shobhit K Patel3
1Department of Electrical Engineering, College of Engineering, Jouf University, Sakaka, 72388, Saudi Arabia.
Scientific reports
|December 3, 2024
概括
这项研究介绍了一种超宽带石墨烯吸收器,在1500nm带宽中实现了超过98%的吸收. 新的设计,优化了机器学习,有效地捕获可见光,近红外和紫外线光谱中的太阳能.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 纳米技术纳米技术
- 光学是什么?光学是什么?光学是什么?
背景情况:
- 石墨烯的独特特性使其成为先进光学应用的有希望的材料.
- 开发高效的宽带吸收器对于太阳能采集和光电子设备至关重要.
研究的目的:
- 设计和研究一个超宽带石墨烯吸收结构.
- 为了增强可见,近红外和紫外线区域的太阳吸收.
- 使用机器学习算法优化吸收器设计.
主要方法:
- 开发了一个基于Al-AlSb-Cr结构的共振器设计,并插入了石墨烯层.
- 结构的吸收性能在广泛的光谱范围内进行了分析.
- 机器学习算法用于设计优化.
主要成果:
- 石墨烯吸收器在1500nm带宽下实现了超过98%的吸收.
- 在2800nm带宽中记录了93.68%的总体吸收.
- 经过优化设计,与现有系统相比,它表现出了卓越的性能.
结论:
- 这种新型的石墨烯吸收器具有出色的宽带吸收能力.
- 该设计适用于太阳能收集和光伏设备中的应用.
- 机器学习的整合显著提高了吸收器的性能.
