鈣鈦礦電池表征測試方法
鈣鈦礦電池的表征測試方法涵蓋了多個(ge) 方麵,主要包括光電性能、穩定性、微觀結構等方麵的測試。以下是常見的表征測試方法:
光電性能測試
光電轉換效率(PCE)測試:通過測量鈣鈦礦電池在標準測試條件(如1000 W/m²光照強度、AM 1.5G光譜、25°C溫度)下的電流-電壓(J-V)曲線,計算出光電轉換效率。
J-V特性曲線測量:用於(yu) 獲取開路電壓(Voc)、短路電流密度(Jsc)、填充因子(FF)等關(guan) 鍵參數。
穩態效率測試:在J-V曲線的最高功率點施加恒定偏壓,觀察電池在持續光照和長時間偏壓下的輸出電流穩定性。
光吸收譜測量:評估鈣鈦礦電池在不同波長下的光吸收性能,為(wei) 材料選擇和工藝優(you) 化提供指導。

2. 穩定性測試
熱穩定性測試:模擬高溫環境,評估電池在高溫條件下的性能變化。
濕度穩定性測試:模擬高濕度環境,測試電池在潮濕條件下的性能穩定性。
光照穩定性測試:通過長時間光照模擬實際使用環境,評估電池的耐光老化性能。
ISOS測試:包括暗態存儲(chu) 穩定性(ISOS-D1)、濕熱穩定性(ISOS-D3)等,符合IEC 61215標準。

3. 微觀結構表征
掃描電子顯微鏡(SEM):觀察鈣鈦礦薄膜的表麵形貌、晶粒大小和晶界特征。
X射線衍射(XRD):分析鈣鈦礦材料的晶體(ti) 結構和相組成。
空間電荷限製電流(SCLC)測試:用於(yu) 測量鈣鈦礦薄膜的缺陷態密度,評估材料的電荷傳(chuan) 輸特性。
4. 其他表征方法
電化學阻抗譜(EIS):研究電荷提取和遷移情況,通過Nyquist曲線擬合出傳(chuan) 輸電阻和複合電阻。
機器學習(xi) 輔助表征:利用機器學習(xi) 技術分析大量實驗數據,預測電池性能參數(如PCE、Jsc、Voc、FF)和分析微觀結構的影響。
這些表征測試方法為(wei) 鈣鈦礦電池的研發和優(you) 化提供了全麵的科學依據,有助於(yu) 推動其商業(ye) 化應用。









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