Knowledge extraction for organometallic perovskite solar cells from published data in literature
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ÇAĞLA ODABAŞI ÖZER
Danışman: RAMAZAN YILDIRIM
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Organometalik perovskit güneş hücreleri son yıllarda büyük ilgi görmüş, bu hızlı gelişmeyi, mükemmel ışık absorpsiyonu, yük taşıyıcı hareketlilikleri sahip olmaları, düşük maliyetleri ve kolay işlenebilir olmaları sağlamıştır. Tekrarlanabilirlik, akım-voltaj gecikimi ve uzun süreli kararlılığın sağlanamaması, verimi arttırmanın yanında ticarileşmenin önündeki diğer engellerdir. Tezin amacı, bu teknolojinin gelişmesi ve ticarileşmesi için literatürden yararlı bilgi çıkarımı yapmaktır. Verimlilik, tekrarlanabilirlik, gecikim ve uzun süreli kararlılıkla ilgili yayınlar kullanılarak kapsamlı veri tabanları oluşturulmuş ve yapay öğrenme yöntemleri kullanılarak hücre üretiminde kullanılan malzeme ve perovskit kaplama yöntemlerinin etkileri analiz edilmiştir. Öncelikle verimlilik analizinde, güç dönüşüm verimliliğinin çeşitli koşullar altında (örneğin, değişik malzeme veya perovskit kaplama yöntemleri) zamana göre değişimi istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Daha sonra, verimlilik, tekrarlanabilirlik, gecikim ve uzun süreli kararlılık için oluşturulan veri tabanları, yüksek performans için en etkili değişkenleri ve kombinasyonlarını saptamak üzere rastlantısal orman, birliktelik kural çıkarımı ve karar ağaçları yöntemleriyle modellenmiştir. Tekrarlanabilirlik analizinde ise değişik faktörlerin toplu varyansları hesaplanmış ve birbiriyle karşılaştırılmıştır. Birden fazla katyon içeren perovskitler, katkılı gözenekli TiO2 (ikinci electron taşıyıcı katman) ve LiTFSI+TBP+FK209'un (deşik taşıma katmanı için katkı) gecikimi azaltırken, yüksek verimi, çoğaltılabilirliği ve kararlılığı arttırdığı bulunmuştur; SnO2 (kompakt elekron taşıma katmanı), DMF+DMSO (çözücü) ve dietil eterin (anti-çözücü) ise gecikim dışındaki faktörler üzerinde olumlu etkisi olduğu saptanmıştır. Sonuç olarak, ortak faktörlerin hem yüksek güç dönüşümünü sağladığı hem de yüksek tekrarlanabilirlik, uzun süreli kararlılık ve düşük gecikime de neden olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, bulguların literatürle büyük ölçüde uyumlu olması, yapay öğrenme yöntemlerinin ve istatistiğin çıplak gözle görülemeyen genel sonuçları ve eğilimleri saptamada etkin olarak kullanılabileceğini göstermektedir.