En un solo día, suficiente luz solar incide en la Tierra para alimentar al mundo durante todo un año, es decir, si podemos encontrar una manera de capturar esa energía de manera económica y eficiente. Si bien el costo de la energía solar ha disminuido drásticamente, las celdas solares actuales basadas en silicio son caras y consumen mucha energía para fabricar, lo que lleva a los investigadores a buscar alternativas.

Las células solares de perovskita son un competidor principal para la próxima generación de esta energía renovable. Estos materiales sintéticos son más baratos y requieren menos energía para producirlos, pero se quedan atrás de muchas células basadas en silicio en términos de estabilidad y eficiencia. Ahora, un artículo publicado en Nature Communications de los grupos de Andrew M. Rappe de la Universidad de Pensilvania y Yueh-Lin Loo de la Universidad de Princeton dan una idea de cómo la composición molecular de ciertas perovskitas podría afectar su eficiencia y ofrece un camino hacia mejores células solares usando una métrica simple.

"Actualmente, el mundo necesita células fotovoltaicas más eficientes y rentables, y los fotovoltaicos de perovskita híbridos 3D han conquistado el mundo", dice Rappe, profesor del Departamento de Química de Penn que también codirige el programa VIPER de Penn. "Sin embargo, el agua los daña de forma irreversible, lo que es un obstáculo para las aplicaciones prácticas. La inserción de planos moleculares orgánicos entre planos de perovskita híbrida 2D es un esquema prometedor para proporcionar células solares robustas, eficientes y de bajo costo".

En este estudio, los investigadores investigaron una cierta clase de perovskitas llamadas perovskitas híbridas 2D. En comparación con las perovskitas hechas de cristales 3D, estos tienden a ser más estables, construidos como baklava molecular con capas alternas de moléculas basadas en metal y carbono. La capa a base de metal, llamada capa inorgánica, interactúa con la luz para producir electricidad y es más eficiente cuando sus átomos se alinean correctamente. La capa a base de carbono u orgánica está compuesta de moléculas cargadas positivamente que equilibran la capa inorgánica cargada negativamente.

Inicialmente, el equipo de Princeton preparó un conjunto de perovskitas 2D con diferentes moléculas orgánicas, estudiando cómo esas moléculas afectaban la alineación de la capa inorgánica y la eficiencia de la célula solar. En particular, observaron una clase de moléculas orgánicas cortas y flexibles, cada una con una carga positiva en un extremo. Se dieron cuenta de que el tipo de molécula influía en la estructura y la eficiencia energética de las células solares, pero no sabían exactamente por qué ni cómo. Necesitaban una visión atomística para complementar los hallazgos e hipótesis experimentales. Esto ayudaría a explicar el alto rendimiento del sistema.

Entonces, se comunicaron con Rappe y Arvin Kakekhani, entonces un postdoctorado en el grupo de Rappe, expertos en el uso de computadoras para modelar interacciones químicas. "[Los investigadores de Princeton] son ​​experimentadores muy inteligentes y tenían una gran perspicacia en el nivel experimental", dice Kakekhani. "Pero necesitaban conocimiento y perspicacia a nivel atómico y molecular". Ese es precisamente el tipo de trabajo en el que sobresale el laboratorio Rappe, habiendo colaborado previamente con el grupo Loo para modelar otros materiales de perovskita en el contexto de la racionalización de sus propiedades mecánicas.

A partir de los cálculos actuales de mecánica cuántica y el trabajo de modelado de carga, Kakekhani y Rappe descubrieron que las moléculas en la capa orgánica podían interactuar entre sí, alineándose en pares o en zigzag entre las capas de base metálica de las perovskitas.

Al formar estos pares o zigzags, las moléculas orgánicas interactuaban menos con la capa de base metálica, dando espacio a la capa para alinearse correctamente y mejorando el rendimiento de las células solares resultantes. Cuanto más fácilmente puedan emparejarse las moléculas orgánicas y apartarse de la capa inorgánica, mejor será la eficiencia de la célula solar resultante.

Esta observación por sí sola ofreció una idea de cómo hacer mejores perovskitas. Pero Kakekhani se preguntó si podría encontrar una manera de capturar este fenómeno en un valor simple que describiera la interacción entre las capas orgánica e inorgánica. Después de probar varios modelos, llegó a uno que describía a qué distancia las interacciones en la capa orgánica extraían la carga positiva de la capa inorgánica. Luego lo probó para ver si podía predecir qué tan bien se alinearía la capa inorgánica y qué tan bien podrían funcionar las células solares.

En lugar de ajustar un modelo utilizando los datos del experimento, optó por construirlo únicamente utilizando la comprensión matemática y física de cómo interactúan los productos químicos. Esto se conoce como modelado de materiales de primeros principios.

Este tipo de modelos a menudo tienen dificultades para replicar con precisión los resultados del mundo real, ya que pueden ser demasiado simples y solo consideran un pequeño subconjunto de posibles fenómenos involucrados en un experimento complejo. El modelado de primeros principios se vuelve más poderoso cuando puede brindar información física y mejorar la comprensión de cómo reducir un problema complejo a uno más simple sin dañar mucho la fidelidad del modelo.

En este caso, Kakekhani predijo las tendencias de la vida real con una fidelidad sorprendentemente alta. En términos matemáticos, su modelo da un coeficiente de determinación de>0,95, casi una correlación lineal perfecta. "Nunca antes había visto una correspondencia tan perfecta entre los modelos de primeros principios y los observables experimentales complejos", dice Kakekhani. "Conectar un modelo que se encuentra en una computadora y no sabe nada sobre el experimento a la materia real con todo tipo de defectos y estructuras a mayor escala, fue realmente sorprendente".

Debido a que esta métrica solo necesita una computadora para predecir el rendimiento de las células solares, podría permitir a los científicos elegir qué moléculas podrían funcionar mejor en las perovskitas antes de ingresar al laboratorio, lo que ayudaría a los investigadores a reducir sus esfuerzos solo a los candidatos más prometedores. "Hay literalmente millones de moléculas que la gente podría probar. Pero no es tan fácil hacer millones de células solares", dice Rappe. "Esto brinda a las personas una regla de puntuación simple, en la que pueden analizar si una molécula que están considerando es probable que mejore la productividad de la celda solar".

En el futuro, Rappe dice que estos conocimientos también podrían ayudar con los LED de perovskita. Si estas perovskitas pueden convertir la luz en energía de manera eficiente, deberían poder hacer algo similar al convertir la energía en luz. Los grupos planean ver si el mismo modelo se aplica a diferentes capas inorgánicas y a una gama más amplia de moléculas orgánicas, o si es necesario considerar otros factores para modelar con precisión la perovskita.

Por ahora, sin embargo, el modelo utiliza un valor para predecir el rendimiento de una celda solar compleja, y la simplicidad del modelo es su punto fuerte, dice Kakekhani. "La simplicidad crea conocimiento, y ese conocimiento realmente puede generar grandes avances en la ciencia porque entra en la parte creativa no lineal de tu cerebro. Permanece allí y te ayuda a generar todo tipo de intuiciones". + Explora más

El equipo demuestra una gran promesa de las células solares de perovskita totalmente inorgánicas para mejorar la eficiencia de las células solares