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科技工作者之家 2021-08-06
当前,全球能源低碳转型正如火如荼,以风能、太阳能为主的新能源或者可再生能源迅速发展。然而,新的问题随之出现,日益增加的太阳能电池废料正在成为下一个隐患。
国际可再生能源署(IRENA)曾预估:2050 年全球太阳能电池废料将达到 7800 万公吨,而这也仅是庞大电子垃圾中的一小部分。此外,太阳能电池含有多种有毒化学物质,包括铅、镉、锑等,通常难以拆除和处理。
常规的电子产品回收方法对于太阳能电池来说显然并不适用,而钙钛矿型太阳能电池(Perovskite Solar Cells)作为第三代太阳能电池中的典型代表,其回收状况更是备受关注。因此,一种新的回收方案亟需出现。
日前,康奈尔大学团队研究发现,合理回收钙钛矿型太阳能电池能有效降低环境污染并确保能源的可持续性。他们列出了六种不同的钙钛矿光伏组件,并对它们进行了生命周期评估。
图 | 相关论文(来源:Nature Sustainability)
相关研究论文以《钙钛矿光伏组件回收策略的生命周期评估》(Life cycle assessment of recycling strategies for perovskite photovoltaic modules)为题,发表在 Nature Sustainability 上,由美国康奈尔大学能源系统工程系终身讲席教授尤峰崎担任通讯作者。
钙钛矿太阳能电池回收策略 ——“从摇篮到坟墓” 的全过程评估
据了解,生命周期评估(Life Cycle Assessment,LCA)自上世纪 60 年代起便已广泛应用于环境评估,涉及某一产品或服务从取得原材料到生产、使用直至废弃的全过程,并在其中引入 “能源偿还期” 的概念。
值得一提的是,钙钛矿太阳能电池架构一般拥有 2 个月到 13 个月的能源偿还期。这意味着钙钛矿太阳能在投入使用后,只需要一年不到的时间就可以抵消制造该装置的能源消耗。
图 | 太阳能电池板(来源:Pixabay)
这种回收性能完胜当前太阳能市场上的其他产品,包括常见的硅电池,它的能源偿还期大概在 1.3 年到 2.4 年之间。
而在评估太阳能电池 “从摇篮到坟墓” 的整个过程中,该团队发现,具有导电氧化物和能源密集型加热过程的基板是导致环境变化的主要因素。因此,在扩展分析时,尤峰崎及其团队将重点放在这些材料和工艺上,并以此来制定回收策略。
研究结果表明,该回收策略可以使能源回收时间减少 72.6%,温室气体排放因子减少 71.2%,在降低能耗、能源生产、环境保护等方面发挥重要作用。
不过需要注意的是,该回收方法并不能回收钙钛矿太阳能电池中的铅,大量的铅依旧需要通过其它的方式进行选择性溶解。该团队表示,未来的技术有望更好地处理和回收钙钛矿电池中的铅,他们正在进行的项目也会涉及到相关技术的研发。
此外,尤峰崎也在论文摘要中强调,“我们使用敏感性分析来强调延长设备寿命的重要性,并量化由仍然不成熟的制造工艺、不断变化的操作条件和每个模块的个体差异引起的不确定性的影响。”
打破不同学科边界,探索 “1 + 1 > 2” 途径
“在过去的几年里,我一直在从事多尺度系统工程和数据科学的研究。我们科研团队在计算模型和算法领域有较强的背景。我希望在坚持计算理论基础研究、开发新型高效算法的同时,利用我们的优势,和不同应用领域的专家合作,共同探索解决对人类和社会有现实意义的具体问题,” 尤峰崎表示,“因此在研究理论和算法的同时,我们也着力于相关技术的落地化和实用化。”
目前,尤峰崎课题组的研究方向侧重于能源与环境系统,以及高端的计算技术,包括人工智能、量子计算的理论研究和应用技术开发等。
“我们使用人工智能和量子计算等系统技术来解决从分子和材料设计到气候变迁的问题。” 尤峰崎介绍道。
该项科研工作听起来比较抽象,同时,也是一项非常复杂的系统工作。一个人如何应用单一领域的专业知识来优化化学反应、制造过程和整个食品生产流程以及生态系统?这显然是一个庞大到难以估计的任务量。
对此,尤峰崎给出的解决方案是 “合作”。他表示:“我一直在寻找 1 + 1 > 2 的机会。”
当今时代,多学科的交叉融合正在成为常态。通过加强多学科之间的学习、交叉融合和运用,对于打破传统学科壁垒,实现基础科学研究的飞跃有着举足轻重的意义。正因此,尤峰崎参与了一系列不同学科却息息相关的项目。
尤峰崎的研究涉及智能制造、数字化农业、能源系统和可持续发展等许多方面。目前,他正在寻找能够更好地回收和利用这些资源、提高效率并最大限度地减少保持食品生产所需的外部能源的工艺。
图 | 六种 PSC 垃圾回收的能源消耗比较(来源:Nature Sustainability)
比如可用于种植作物的生物燃料或肥料,以及此次的钙钛矿光伏组件回收,事实上这些都源自尤峰崎正在研究的将食物废物和各种有机废物转化为增值产品的技术,而这也正是循环经济的目标。
此外,在算法和优化方面,尤峰崎提供了一种独特实用的量子计算方法用于优化机器学习等人工智能的应用。
尤峰崎表示:“我们的独特优势就在于我们是高度跨学科的团队,我们使用系统分析和优化以及生命周期评估,然后将这些与我们的特定专业领域完美地结合起来。”
参考:
https://www.nature.com/articles/s41893-021-00737-z
来源:DeepTech深科技
原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NTIyODUzNA==&mid=2649637485&idx=6&sn=0d6f8b5bc09d4ba1e83586bb500ff0f3
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