使用Al-TiN-Fe进行高效的太阳能热能转换和优化使用机器学习的石墨烯元材料太阳能吸收器

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 纳米技术 纳米技术
• 可再生能源可再生能源是可再生能源.

背景情况:

• 开发高效的太阳能吸收器对于可再生能源应用至关重要.
• 基于石墨烯的元材料为光吸收提供了有前途的特性.

研究的目的:

• 设计和分析一种基于石墨烯的新型太阳能吸收器,具有增强的吸收能力.
• 为了研究材料位移和波长配置对吸收效率的影响.
• 探索机器学习 (ML) 在加速吸收器设计方面的潜力.

主要方法:

• 使用石墨烯, (Al),化 (TiN) 和铁 (Fe) 制造一个多层吸收器.
• 在紫外 (UV),可见 (Vis) 和近红外 (NIR) 区域的吸收光谱的模拟和分析.
• 参数研究和辐射分析以优化吸收器性能.
• 应用机器学习 (ML) 方法来加快设计过程.

主要成果:

• 在1.5-2.5μm波长范围内 (1000nm带宽) 实现了超过97%的吸收.
• 对于2000nm带宽 (0.5-2.5μm) 的吸收率高于95%,对于2800nm带宽 (0.2-3μm) 的吸收率高于92.42%.
• 通过UV,Vis和NIR光谱区域验证的吸收.

结论:

• 拟议的基于石墨烯的吸收器设计在广泛的光谱中表现出高的吸收效率.
• 该设计适用于各种多太阳能应用,包括热水,照明和电动汽车充电.
• 整合ML显著减少了吸收器开发所需的时间.