Am 1. April 2025 wurde eine bahnbrechende Methode zur Analyse rauer Siliziumoberflächen vorgestellt, die insbesondere für die Photovoltaik von großer Bedeutung ist. Die Forschung, angeführt von Prof. Karin Jacobs und einem Team des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), zielt darauf ab, Fehler, die durch Oberflächenrauheit entstehen, genauer zu korrigieren. Diese neue Methodik kombiniert Rasterkraftmikroskopie (AFM) mit Röntgen-Photoelektronenspektroskopie (XPS), wie uni-saarland.de berichtet. Damit soll die chemische Zusammensetzung und Struktur von Black Silicon, einer nanostrukturierten Siliziumoberfläche, präziser bestimmt werden.
Die Ergebnisse dieser Analyse wurden im Fachmagazin *Small Methods* veröffentlicht. Eine der zentralen Erkenntnisse war, dass die Oxidschicht auf Black Silicon nur 50 bis 80 Prozent dicker ist als die native Oxidschicht auf herkömmlichem Siliziumwafer. Ohne die Korrektur durch die AFM-Daten wäre eine falsche Überschätzung von rund 300 Prozent erfolgt, was die Bedeutung dieser neuen Methodik unterstreicht.
Technologische Fortschritte in der Oberflächenanalyse
Die neue Methode zur Oberflächenanalyse hat das Potenzial, wichtige Fortschritte in verschiedenen technologischen Bereichen wie Optoelektronik und Nanotechnologie zu fördern. Das Forschungsteam hat sich damit das übergeordnete Ziel gesetzt, die Effizienz von Photovoltaiktechnologien weiter zu steigern. Die Forschung wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) unterstützt, insbesondere im Rahmen des Schwerpunktprogramms SPP 2265 und des Sonderforschungsbereichs SFB 1027.
Ein weiteres innovatives Projekt zur Materialoptimierung in der Photovoltaik kommt von der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) sowie dem Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Hier wird ein neuer Arbeitsablauf zur Suche nach Hochleistungsmaterialien für Perowskit-Solarzellen (PSC) entwickelt, der verschiedene moderne Ansätze wie computergestützte Modellierung und autonome Syntheseplattformen kombiniert. Das Team, geleitet von Prof. Christoph Brabec, besteht aus 22 Experten aus den Bereichen Chemie, Materialwissenschaften, Informatik und Elektrotechnik.
Diese Forschung könnte zu einem Paradigmenwechsel in der Materialentwicklung führen. Bisherige Methoden waren oft ineffizient und basierten auf Trial-and-Error-Prinzipien. Der neueste hybrider Ansatz nutzt maschinelles Lernen, um gezielt Materialverbindungen zu identifizieren und automatisierte Tests durchzuführen. Bereits in der ersten Runde schlug der Algorithmus 24 molekulare Kandidaten vor, die synthetisiert und getestet wurden, wobei einige Kandidaten Wirkungsgrade von bis zu 24 Prozent erreichten und damit den bisherigen Rekord von 22 Prozent übertrafen, so fau.de.
Auswirkungen auf die Zukunft der Photovoltaik
Das Hochdurchsatz-Screening (HTS) ermöglicht es, Proben automatisiert vorzubereiten, zu dosieren und zu messen, was den Zeitaufwand erheblich reduziert und menschliche Fehler minimiert. Dieses Verfahren könnte auch dazu beitragen, Materialbibliotheken mit Millionen von Molekülen schnell zu durchsuchen. In Kombination mit den Fortschritten in der Oberflächenanalyse verspricht diese Technologie tiefere Einblicke in Struktur-Eigenschaftsbeziehungen von Molekülen in Photovoltaik-Bauelementen.
Insgesamt steht die Photovoltaik-Forschung an einem spannenden Wendepunkt. Durch die Kombination aus modernen Analysemethoden und innovativen Materialentwicklungsansätzen könnte es gelingen, die Effizienz von Solarzellen weiter zu steigern und neue Technologien für die Energiewende zu entwickeln. Mit den jüngsten Fortschritten wird deutlich, dass Bewegung in diesem kritischen Bereich der erneuerbaren Energien ist.