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Pannelli solari organici, il machine learning trova nuovi materiali

Il team di ricercatori ha combinato il potere del supercalcolo con la scienza dei dati e i metodi sperimentali per indagare su una banca data di oltre 10mila coloranti

Pannelli solari organici,
Via depositphotos.com

La ricerca fotovoltaica studia nuove molecole per aumentare l’efficienza dei pannelli solari organici

(Rinnovabili.it) – Dopo aver aiutato il comparto eolico, le tecnologie d’intelligenza artificiale fanno incursione anche nel settore del fotovoltaico. Un gruppo di scienziati internazionali si è rivolto alle abilità dei super computer per riuscire ad aumentare l’efficienza i pannelli solari organici di tipo DSSC (dall’inglese dye-sensitized solar cell). Trovare i migliori materiali per questa tecnologia non è facile. Nel corso degli anni, diversi studi hanno sviluppato e testato migliaia di coloranti e pigmenti per cercare di incrementare l’assorbimento della luce e la conseguente conversione in elettricità. Tuttavia i risultati raggiunti finora hanno permesso solo piccoli progressi in termini di resa.

 

La sfida chiede un approccio innovativo, come quello messo in campo dagli scienziati dell’Argonne National Laboratory, negli Stati Uniti, assieme ai colleghi dell’Università di Cambridge, nel Regno Unito. Il team ha combinato il potere del supercalcolo con la scienza dei dati e i metodi sperimentali per indagare su una banca data di oltre 10mila materiali, candidati ad essere la nuova promessa dei pannelli solari organici. “Questo studio è particolarmente interessante perché siamo stati in grado di dimostrare l’intero processo, basato sui dati, d’indagine dei materiali: dall’uso di metodi di calcolo avanzati all’identificazione dei composti fino ai test reali”, spiega Jacqueline Cole a capo del gruppo.

 

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Cosa sono le celle solari organiche DSSC?

Oggi le celle solari DSSC o celle di Grätzel sfruttano come materiale attivo coloranti naturali, soprattutto le antocine (molecole estratte dal succo di more e lamponi), deposti su una superfice conduttiva realizzata in TiO2. L’efficienza di questi dispositivi, una volta industrializzato il processo di fabbricazione, difficilmente supera il 10%. Esiste tuttavia un enorme numero di potenziali molecole in grado di migliorarne le prestazioni.

 

Per selezionare le migliori, gli scienziati hanno creato un flusso di lavoro automatizzato che utilizza una combinazione di tecniche di simulazione, data mining e apprendimento automatico (machine learning) per consentire l’analisi simultanea di migliaia di composti chimici. In questo modo i ricercatori hanno potuto ridurre il campione da 10mila materiali potenziali a soli 5: le migliori in termini di assorbimento luminoso, polarità e caratteristiche aggiuntive quali la capacità di comportarsi come colle chimiche.

 

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La fase finale dello studio ha comportato la convalida sperimentale dei cinque coloranti più promettenti attraverso una collaborazione a livello globale, dal momento che ciascuna molecola era stata inizialmente sintetizzata in diversi laboratori in tutto il mondo per altri scopi. “È stato davvero un enorme lavoro di squadra fare in modo che così tante persone contribuissero a questa ricerca”, ha aggiunto Cole. E una volta incorporati in un dispositivo fotovoltaico, i coloranti organici hanno raggiunto efficienza di conversione approssimativamente uguale a quella delle molecole organometalliche standard industriali.

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About Author / Stefania Del Bianco

Giornalista scientifica. Da sempre appassionata di hi-tech e innovazione energetica, ha iniziato a collaborare alla testata fin dalle prime fasi progettuali, profilando le aziende di settore. Nel 2008 è entrata a far parte del team di redattori e nel 2011 è diventata coordinatrice di redazione. Negli anni ha curato anche la comunicazione e l'ufficio stampa di Rinnovabili.it. Oggi è Caporedattrice del quotidiano e, tra le altre cose, si occupa quotidianamente delle novità sulle rinnovabili, delle politiche energetiche e delle tematiche legate a tecnologie e mercato.


Rinnovabili • Turbine eoliche ad asse verticale

Turbine eoliche ad asse verticale, efficienza migliorata del 200%

Dall'EPFL svizzero il primo studio che applica un algoritmo di apprendimento automatico alla progettazione della pale delle turbine VAWT

Turbine eoliche ad asse verticale
via depositphotos

Nuovi progressi per le turbine eoliche ad asse verticale

Un aumento dell’efficienza del 200% e una riduzione delle vibrazioni del 70%. Questi due dei grandi risultati raggiunti nel campo delle turbine eoliche ad asse verticale,  presso l’UNFoLD, il laboratorio di diagnostica del flusso instabile della Scuola Politecnica Federale di Losanna (EPFL). Il merito va a Sébastien Le Fouest e Karen Mulleners che, in un’anteprima mondiale hanno migliorato questa specifica tecnologia impiegando un algoritmo di apprendimento automatico.

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Turbine eoliche VAWT, vantaggi e svantaggi

Si tratta di un progresso a lungo atteso dal comparto. Le turbine eoliche ad asse verticale o VAWT per usare l’acronimo inglese di “Vertical-axis wind turbines” offrono sulla carta diversi vantaggi rispetto ai classici aerogeneratori ad asse orizzontale. Ruotando attorno ad un asse ortogonale al flusso in entrata, il loro lavoro risulta indipendente dalla direzione del vento, permettendogli di funzionare bene anche nei flussi d’aria urbani. Inoltre offrono un design più compatto e operano a frequenze di rotazione più basse, il che riduce significativamente il rumore e il rischio di collisione con uccelli e altri animali volanti. E ancora: le parti meccaniche della trasmissione possono essere posizionate vicino al suolo, facilitando la manutenzione e riducendo i carichi strutturali.

Perché allora non sono la scelta dominante sul mercato eolico? Come spiega lo stesso Le Fouest, si tratta di un problema ingegneristico: le VAWT funzionano bene solo con un flusso d’aria moderato e continuo. “Una forte raffica aumenta l’angolo tra il flusso d’aria e la pala, formando un vortice in un fenomeno chiamato stallo dinamico. Questi vortici creano carichi strutturali transitori che le pale non possono sopportare“, scrive Celia Luterbacher sul sito dell’EPFL.

Energia eolica e algoritmi genetici

Per aumentare la resistenza, i ricercatori hanno cercato di individuare profili di inclinazione ottimali.  Il lavoro è iniziato montando dei sensori, direttamente su una turbina in scala ridotta, a sua volta accoppiata ad un ottimizzatore funzionante con algoritmi genetici di apprendimento. Di cosa si tratta? Di una particolare tipologia di algoritmi euristici basati sul principio della selezione naturale.

Quindi muovendo la pala avanti e indietro con angoli, velocità e ampiezze diverse, hanno generato una serie di profili di inclinazione. “Come in un processo evolutivo, l’algoritmo ha selezionato i profili più efficienti e robusti e ha ricombinato i loro tratti per generare una ‘progenie’ nuova e migliorata”. Questo approccio ha permesso a Le Fouest e Mulleners non solo di identificare due serie di profili di passo che contribuiscono a migliorare significativamente l’efficienza e la robustezza della macchina, ma anche di trasformare la più grande debolezza delle turbine eoliche ad asse verticale in un punto di forza. I risultati sono riportati su un articolo recentemente pubblicato sulla rivista Nature Communications.

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