Software di simulazione per celle solari, destinato a dispositivi fotovoltaici a film sottile e a celle solari organiche (OPV).Software di simulazione per celle solari, destinato a dispositivi fotovoltaici a film sottile e a celle solari organiche (OPV).

Main OghmaNano interface showing a layered organic solar-cell stack and the run-simulation controls — Interfaccia principale di OghmaNano, che mostra una pila di celle solari organiche e il flusso di lavoro standard per la simulazione.Interfaccia principale di OghmaNano, che mostra una pila di celle solari organiche e il flusso di lavoro standard per la simulazione.

Trap-assisted processes in the density of states showing free and trapped carriers and capture/emission rates — Processi assistiti da trappole nella densità degli stati (DOS), che mostrano i portatori liberi e quelli intrappolati (nfree, pfree, ntrap, ptrap) e i rispettivi tassi di cattura ed emissione.Processi assistiti da trappole nella densità degli stati (DOS), che mostrano i portatori liberi e quelli intrappolati (nfree, pfree, ntrap, ptrap) e i rispettivi tassi di cattura ed emissione.

Current-voltage curve of an organic solar cell with Jsc, Voc, and maximum power point marked — Curva tipica corrente-tensione di una cella fotovoltaica organica, utilizzata per determinare la corrente di cortocircuito (JSC), la tensione a circuito aperto (VOC), il fattore di riempimento e l’efficienza.Curva tipica corrente-tensione di una cella fotovoltaica organica, utilizzata per determinare la corrente di cortocircuito (JSC), la tensione a circuito aperto (VOC), il fattore di riempimento e l’efficienza.

Wavelength-resolved photon absorption map through an OPV device stack — Mappa dell’assorbimento in funzione della lunghezza d’onda, che mostra dove i fotoni vengono assorbiti all’interno dello strato multistrato.Mappa dell’assorbimento in funzione della lunghezza d’onda, che mostra dove i fotoni vengono assorbiti all’interno dello strato multistrato.

Layer editor showing ITO, PEDOT:PSS, P3HT:PCBM and metal contact layers in an OPV device — L’editor di livelli viene utilizzato per definire la struttura dello stack OPV, lo strato attivo, i materiali ottici e lo spessore del dispositivo.L’editor di livelli viene utilizzato per definire la struttura dello stack OPV, lo strato attivo, i materiali ottici e lo spessore del dispositivo.

1. Introduzione1. Introduzione

OghmaNano è una piattaforma software di simulazione di celle solari ad uso generale, progettata per modellare dispositivi fotovoltaici a film sottile, tra cui celle fotovoltaiche organiche (OPV), celle solari a perovskite e strutture correlate come dispositivi a giunzione PN in silicio. Combina la modellazione ottica con il trasporto per deriva-diffusione e la fisica degli stati di trappola per fornire una descrizione fisicamente realistica del comportamento del dispositivo, utilizzando tecniche di caratterizzazione avanzate come l’analisi Sun-Voc per diagnosticare i meccanismi di ricombinazione.OghmaNano è una piattaforma software di simulazione di celle solari ad uso generale, progettata per modellare dispositivi fotovoltaici a film sottile, tra cui celle fotovoltaiche organiche (OPV), celle solari a perovskite e strutture correlate come dispositivi a giunzione PN in silicio. Combina la modellazione ottica con il trasporto per deriva-diffusione e la fisica degli stati di trappola per fornire una descrizione fisicamente realistica del comportamento del dispositivo, utilizzando tecniche di caratterizzazione avanzate come l’analisi Sun-Voc per diagnosticare i meccanismi di ricombinazione.

Nel caso di semiconduttori disordinati, come quelli utilizzati nelle celle solari organiche a film sottile (OPV), il simulatore risolve in modo coerente i seguenti aspetti: ottica dei film sottili, trasporto per deriva e diffusione e intrappolamento dei portatori di carica in condizioni di non equilibrio, analizzando come gli stati localizzati influenzano il trasporto di carica, la ricombinazione e l’elettrostatica.Nel caso di semiconduttori disordinati, come quelli utilizzati nelle celle solari organiche a film sottile (OPV), il simulatore risolve in modo coerente i seguenti aspetti: ottica dei film sottili, trasporto per deriva e diffusione e intrappolamento dei portatori di carica in condizioni di non equilibrio, analizzando come gli stati localizzati influenzano il trasporto di carica, la ricombinazione e l’elettrostatica.

Questo approccio unificato consente di analizzare, all’interno di un unico modello, l’assorbimento, la riflessione, il trasporto di carica, l’intrappolamento, la ricombinazione, i parametri energetici e i contatti. Invece di limitarsi a modellare un circuito equivalente o a riprodurre una curva corrente-tensione (JV), OghmaNano permette di comprendere perché un dispositivo si comporta in un determinato modo e quali processi fisici ne limitano le prestazioni. L’interfaccia principale è mostrata in Figura ??, mentre l’editor di livelli, presente in Figura ??, viene utilizzato per definire la struttura a strati, i materiali e gli spessori.Questo approccio unificato consente di analizzare, all’interno di un unico modello, l’assorbimento, la riflessione, il trasporto di carica, l’intrappolamento, la ricombinazione, i parametri energetici e i contatti. Invece di limitarsi a modellare un circuito equivalente o a riprodurre una curva corrente-tensione (JV), OghmaNano permette di comprendere perché un dispositivo si comporta in un determinato modo e quali processi fisici ne limitano le prestazioni. L’interfaccia principale è mostrata in Figura ??, mentre l’editor di livelli, presente in Figura ??, viene utilizzato per definire la struttura a strati, i materiali e gli spessori.

Lo stesso modello supporta simulazioni in regime stazionario, transitorio e nel dominio della frequenza, tra cui JV, TPV, CELIV, spettroscopia di impedenza, IMPS e IMVS. I profili di generazione ottica possono essere calcolati direttamente a partire dalle proprietà ottiche di film sottili multistrato, come illustrato in Figura ??, e la conseguente risposta elettrica può essere analizzata attraverso parametri quali la curva JV mostrata in Figura ??.Lo stesso modello supporta simulazioni in regime stazionario, transitorio e nel dominio della frequenza, tra cui JV, TPV, CELIV, spettroscopia di impedenza, IMPS e IMVS. I profili di generazione ottica possono essere calcolati direttamente a partire dalle proprietà ottiche di film sottili multistrato, come illustrato in Figura ??, e la conseguente risposta elettrica può essere analizzata attraverso parametri quali la curva JV mostrata in Figura ??.

Sebbene questa pagina sia incentrata sulle celle solari organiche a polimero (OPV), lo stesso algoritmo di risoluzione si applica anche a celle solari a perovskite, strutture di silicio amorfo e dispositivi di grandi dimensioni, compresi modelli a livello di circuito per lo studio delle non uniformità spaziali e per l’analisi della scalabilità, dalle singole celle ai moduli.Sebbene questa pagina sia incentrata sulle celle solari organiche a polimero (OPV), lo stesso algoritmo di risoluzione si applica anche a celle solari a perovskite, strutture di silicio amorfo e dispositivi di grandi dimensioni, compresi modelli a livello di circuito per lo studio delle non uniformità spaziali e per l’analisi della scalabilità, dalle singole celle ai moduli.

2. Cosa puoi fare con OghmaNano.2. Cosa puoi fare con OghmaNano.

Progetta strutture di dispositivi realistiche: definisci i materiali donatori, accettori, di trasporto, interstrato ed elettrodi, specificandone le proprietà in funzione della posizione.Progetta strutture di dispositivi realistiche: definisci i materiali donatori, accettori, di trasporto, interstrato ed elettrodi, specificandone le proprietà in funzione della posizione.
Modello che integra l’ottica e il trasporto: combina i calcoli ottici su film sottili con la simulazione completa di dispositivi elettrici.Modello che integra l’ottica e il trasporto: combina i calcoli ottici su film sottili con la simulazione completa di dispositivi elettrici.
Includere la fisica dei difetti: analizzare come gli stati localizzati, l’intrappolamento e la ricombinazione assistita dai difetti influiscono sulle prestazioni del dispositivo.Includere la fisica dei difetti: analizzare come gli stati localizzati, l’intrappolamento e la ricombinazione assistita dai difetti influiscono sulle prestazioni del dispositivo.
Visualizzate il funzionamento interno del dispositivo: analizzate i campi, le densità di carica, il processo di ricombinazione, i livelli di quasi-Fermi e i profili di generazione in uno, due o tre dimensioni.Visualizzate il funzionamento interno del dispositivo: analizzate i campi, le densità di carica, il processo di ricombinazione, i livelli di quasi-Fermi e i profili di generazione in uno, due o tre dimensioni.
Confrontare direttamente i risultati con quelli ottenuti dagli esperimenti: simulare e interpretare i risultati relativi a JV, TPV, CELIV, spettroscopia di impedenza, IMPS e IMVS.Confrontare direttamente i risultati con quelli ottenuti dagli esperimenti: simulare e interpretare i risultati relativi a JV, TPV, CELIV, spettroscopia di impedenza, IMPS e IMVS.
Comprendere i meccanismi di perdita: è preferibile analizzare separatamente gli effetti ottici, di trasporto, di intrappolamento e di contatto, anziché raggrupparli in parametri empirici utilizzati per l’adattamento dei dati.Comprendere i meccanismi di perdita: è preferibile analizzare separatamente gli effetti ottici, di trasporto, di intrappolamento e di contatto, anziché raggrupparli in parametri empirici utilizzati per l’adattamento dei dati.
Ottimizzate il processo in via virtuale: eseguite una serie di test con diversi parametri ed esaminate le possibili modifiche alla progettazione del dispositivo prima della sua fabbricazione.Ottimizzate il processo in via virtuale: eseguite una serie di test con diversi parametri ed esaminate le possibili modifiche alla progettazione del dispositivo prima della sua fabbricazione.

Provate un esempio di OPV.Provate un esempio di OPV.

Inizia con guida introduttiva rapida all’OPV, quindi passiamo a ottica e assorbimento, struttura del dispositivo e strati attivi, spettroscopia di impedenza, IMPS, IMVSo simulazioni su PM6:Y6 estese a grandi aree. Inizia con guida introduttiva rapida all’OPV, quindi passiamo a ottica e assorbimento, struttura del dispositivo e strati attivi, spettroscopia di impedenza, IMPS, IMVSo simulazioni su PM6:Y6 estese a grandi aree.

3. Il nucleo del risolutore OPV3. Il nucleo del risolutore OPV

Per simulare i dispositivi OPV e altre celle solari disordinate, si parte dal modello standard drift–diffusion. Questo modello descrive come la carica si muove all’interno di un dispositivo sotto l’influenza di campi elettrici e gradienti di concentrazione.Per simulare i dispositivi OPV e altre celle solari disordinate, si parte dal modello standard drift–diffusion. Questo modello descrive come la carica si muove all’interno di un dispositivo sotto l’influenza di campi elettrici e gradienti di concentrazione.

Gli elettroni e le lacune si muovono in base alle equazioni di deriva-diffusione.Gli elettroni e le lacune si muovono in base alle equazioni di deriva-diffusione.

$$ \mathbf{J}_n = \mu_n n \nabla E_c + q D_n \nabla n $$ $$ \mathbf{J}_p = \mu_p p \nabla E_v - q D_p \nabla p, $$

insieme alle equazioni di continuità,insieme alle equazioni di continuità,

$$ \frac{\partial n}{\partial t} = \frac{1}{q}\nabla \cdot \mathbf{J}_n + G - R $$ $$ \frac{\partial p}{\partial t} = -\frac{1}{q}\nabla \cdot \mathbf{J}_p + G - R. $$

Il potenziale elettrostatico si ottiene da: L’equazione di Poisson, Il potenziale elettrostatico si ottiene da: L’equazione di Poisson,

$$ \nabla \cdot \left( \varepsilon \nabla \phi \right) = -q \left( p - n + N_D^+ - N_A^- + \rho_{\mathrm{trap}} + \rho_{\mathrm{ion}} \right), $$

che mette in relazione la distribuzione delle cariche con il campo elettrico interno.che mette in relazione la distribuzione delle cariche con il campo elettrico interno.

Tuttavia, nel caso dei dispositivi OPV e di altri semiconduttori disordinati, questa descrizione risulta incompleta. In questi materiali, una parte significativa delle cariche si trova in stati localizzati e la ricombinazione avviene spesso attraverso questi stati, anziché direttamente tra le cariche libere.Tuttavia, nel caso dei dispositivi OPV e di altri semiconduttori disordinati, questa descrizione risulta incompleta. In questi materiali, una parte significativa delle cariche si trova in stati localizzati e la ricombinazione avviene spesso attraverso questi stati, anziché direttamente tra le cariche libere.

Per descrivere questo fenomeno, OghmaNano include dati espliciti sulle concentrazioni di trappole e risolve una forma non all’equilibrio della ricombinazione di Shockley–Read–Hall (SRH). Il modello fisico è illustrato in Figura ??: gli elettroni e le lacune vengono catturati negli stati di trappola e possono essere successivamente riemessi. La ricombinazione avviene quando portatori di carica di segno opposto si incontrano attraverso questo insieme di trappole, fornendo un percorso indiretto tra le bande di energia.Per descrivere questo fenomeno, OghmaNano include dati espliciti sulle concentrazioni di trappole e risolve una forma non all’equilibrio della ricombinazione di Shockley–Read–Hall (SRH). Il modello fisico è illustrato in Figura ??: gli elettroni e le lacune vengono catturati negli stati di trappola e possono essere successivamente riemessi. La ricombinazione avviene quando portatori di carica di segno opposto si incontrano attraverso questo insieme di trappole, fornendo un percorso indiretto tra le bande di energia.

Per descrivere il processo di ricombinazione nei materiali disordinati, come quelli utilizzati nelle celle fotovoltaiche organiche (OPV), OghmaNano non parte da un’equazione SRH in forma esplicita. Invece, inizia analizzando la dinamica degli stati di trappola, come illustrato in Figura ??. Gli elettroni e le lacune vengono continuamente catturati e rilasciati da una distribuzione di stati localizzati, formando una rete di transizioni tra le popolazioni di portatori liberi e quelli intrappolati.Per descrivere il processo di ricombinazione nei materiali disordinati, come quelli utilizzati nelle celle fotovoltaiche organiche (OPV), OghmaNano non parte da un’equazione SRH in forma esplicita. Invece, inizia analizzando la dinamica degli stati di trappola, come illustrato in Figura ??. Gli elettroni e le lacune vengono continuamente catturati e rilasciati da una distribuzione di stati localizzati, formando una rete di transizioni tra le popolazioni di portatori liberi e quelli intrappolati.

Per un determinato livello di energia della trappola, l’occupazione di tale livello evolve in base a:Per un determinato livello di energia della trappola, l’occupazione di tale livello evolve in base a:

$$ \frac{dn_t}{dt} = r_{ec} - r_{ee} - r_{hc} + r_{he}, $$

dove $r_{ec}$ e $r_{hc}$ rappresentano le velocità di cattura degli elettroni e delle lacune all’interno della regione di intrappolamento, e $r_{ee}$ e $r_{he}$ rappresentano i corrispondenti processi di emissione. La ricombinazione avviene quando portatori di carica di segno opposto si incontrano attraverso questi stati di intrappolamento.dove $r_{ec}$ e $r_{hc}$ rappresentano le velocità di cattura degli elettroni e delle lacune all’interno della regione di intrappolamento, e $r_{ee}$ e $r_{he}$ rappresentano i corrispondenti processi di emissione. La ricombinazione avviene quando portatori di carica di segno opposto si incontrano attraverso questi stati di intrappolamento.

La ricombinazione totale mediata dalle trappole si ottiene quindi sommando tutte queste transizioni sull’intera densità degli stati.La ricombinazione totale mediata dalle trappole si ottiene quindi sommando tutte queste transizioni sull’intera densità degli stati.

$$ R_{\mathrm{trap}} = \sum_i R_i \;\;\;\; \text{with} \;\;\;\; R_i \sim r_{ec,i} \cdot p_{t,i} \;\; \text{or} \;\; r_{hc,i} \cdot n_{t,i}, $$

in cui ogni contributo $R_i$ corrisponde alla ricombinazione che avviene in una specifica regione della distribuzione delle trappole. Se si ipotizzano condizioni di stato stazionario e un unico livello di trappola efficace, questa descrizione completa si riduce alla formula nota. Equazione di Shockley-Read-Hall, in cui ogni contributo $R_i$ corrisponde alla ricombinazione che avviene in una specifica regione della distribuzione delle trappole. Se si ipotizzano condizioni di stato stazionario e un unico livello di trappola efficace, questa descrizione completa si riduce alla formula nota. Equazione di Shockley-Read-Hall,

$$ R_{\mathrm{trap}} \sim \frac{np - n_i^2}{\tau_p (n + n_t) + \tau_n (p + p_t)}, $$

tuttavia, questa forma semplificata non tiene conto dell’evoluzione dinamica dell’occupazione delle trappole né traccia esplicitamente la carica immagazzinata nelle trappole. Nei semiconduttori disordinati, tale carica intrappolata contribuisce direttamente all’elettrostatica attraverso l’equazione di Poisson, modificando il campo interno e la curvatura delle bande. Per questo motivo, OghmaNano risolve l’intero sistema dinamico delle trappole, anziché basarsi esclusivamente sul limite analitico SRH.tuttavia, questa forma semplificata non tiene conto dell’evoluzione dinamica dell’occupazione delle trappole né traccia esplicitamente la carica immagazzinata nelle trappole. Nei semiconduttori disordinati, tale carica intrappolata contribuisce direttamente all’elettrostatica attraverso l’equazione di Poisson, modificando il campo interno e la curvatura delle bande. Per questo motivo, OghmaNano risolve l’intero sistema dinamico delle trappole, anziché basarsi esclusivamente sul limite analitico SRH.

Risolvendo questi processi in modo autoconsistente, il risolutore OPV non si limita a prevedere le prestazioni del dispositivo, ma spiega anche perché queste cambiano. Ad esempio, la diminuzione del fattore di riempimento può essere dovuta all’accumulo di cariche in trappole, a uno squilibrio nella mobilità o a barriere di contatto, mentre le perdite di corrente possono derivare da limiti nell’assorbimento ottico o da un’estrazione inefficiente.Risolvendo questi processi in modo autoconsistente, il risolutore OPV non si limita a prevedere le prestazioni del dispositivo, ma spiega anche perché queste cambiano. Ad esempio, la diminuzione del fattore di riempimento può essere dovuta all’accumulo di cariche in trappole, a uno squilibrio nella mobilità o a barriere di contatto, mentre le perdite di corrente possono derivare da limiti nell’assorbimento ottico o da un’estrazione inefficiente.

Absorption coefficient of P3HT as a function of wavelength — Spettro di assorbimento del materiale P3HT, che indica quali porzioni dello spettro solare vengono assorbite in modo più efficace.Spettro di assorbimento del materiale P3HT, che indica quali porzioni dello spettro solare vengono assorbite in modo più efficace.

Profilo integrato della generazione che mostra come i fotoni assorbiti creano portatori di carica attraverso lo spessore del dispositivo.Profilo integrato della generazione che mostra come i fotoni assorbiti creano portatori di carica attraverso lo spessore del dispositivo.