1. Por que realizar otimização de parâmetros?

Ao otimizar um dispositivo, um engenheiro ou cientista frequentemente está interessado em determinar a estrutura ótima em vez de simplesmente explorar como um único parâmetro varia. Como exemplo simples, uma célula solar de perovskita consiste em múltiplas camadas, cada uma das quais possui uma espessura que influencia o desempenho do dispositivo. A questão então se torna: qual é a espessura ótima de cada camada?

Se a camada de perovskita for muito espessa, uma grande fração da luz incidente será absorvida. No entanto, a desvantagem é que os portadores de carga precisam percorrer uma distância maior para sair do dispositivo, aumentando seu tempo de residência e, consequentemente, a probabilidade de recombinação. Por outro lado, se a camada for muito fina, os portadores podem ser extraídos com mais eficiência, mas menos fótons são absorvidos em primeiro lugar.

A situação é ainda mais complicada por efeitos de interferência óptica. A luz reflete múltiplas vezes nas interfaces dentro do dispositivo, estabelecendo padrões de onda estacionária que dependem fortemente das espessuras de todas as camadas. Como resultado, otimizar uma única camada isoladamente raramente é suficiente; em vez disso, várias espessuras de camada devem ser otimizadas simultaneamente.

Para resolver esse tipo de problema de otimização multiparâmetro, o OghmaNano fornece um Fast optimizer dentro da janela de varredura, que pode pesquisar eficientemente o espaço de parâmetros e identificar configurações favoráveis do dispositivo.

2. Abrindo o exemplo

Na janela New simulation, sob o subtópico Scripting and fitting, vários exemplos demonstram fluxos de trabalho de otimização multiparâmetro:

• Electrical layer optimizer: Varia as espessuras de duas camadas ativas em uma célula solar orgânica e plota PCE, FF e V_OC em função da espessura da camada.
• Optical layer optimizer (Perovskite PV): Varia as espessuras de duas camadas em uma célula solar de perovskita e plota a corrente gerada em cada camada.
• Optical layer optimizer (OPV): Varia as espessuras de duas camadas em um dispositivo OPV e plota a corrente gerada em cada camada.

O exemplo discutido nesta página pode ser acessado por meio do botão New simulation na janela principal. Isso abre o navegador New simulation mostrado em ??. A partir daí, clique duas vezes em Scripting and fitting para exibir a lista de exemplos de automação (??), depois clique duas vezes em Optical layer optimizer (Perovskite PV) para abrir o exemplo referido aqui.

3. Usando o otimizador multiparâmetro

Uma vez que a simulação tenha sido aberta, navegue até a ferramenta de varredura, que pode ser encontrada na faixa Automation. Clicar no ícone Parameter scan revela uma varredura que já foi configurada, rotulada como optimizer. Abrir essa varredura traz a janela mostrada na Figura ??.À primeira vista, essa janela de varredura parece idêntica às janelas de varredura descritas na seção anterior. A diferença principal é que o botão Fast optimizer está habilitado. Quando esse modo está ativo, os resultados individuais da varredura não são gravados em disco. Em vez disso, as métricas relevantes da simulação são coletadas internamente e gravadas em uma única tabela ao final da execução da otimização.

Neste exemplo, a espessura (dy) da camada de perovskita varia entre 300 nm e 500 nm em passos de 10 nm, enquanto a espessura (dy) da camada de TiO₂ é variada de 100 nm a 300 nm, também em passos de 10 nm. Tente executar a simulação. Depois que ela terminar, use seu gerenciador de arquivos para navegar até o diretório da simulação e abrir a pasta chamada optimize. Dentro dessa pasta você encontrará um arquivo CSV chamado optimizer_output.csv. Abrir esse arquivo no Excel ou LibreOffice produz uma tabela semelhante à mostrada na Figura ??.

Se você examinar cuidadosamente a figura 17.8, poderá ver que as duas primeiras colunas estão rotuladas epitaxy.layer2.dy e epitaxy.layer1.dy . Estas são as espessuras das camadas que decidimos alterar na janela de varredura. Para cada camada subsequente no dispositivo, há duas colunas, rotuladas layerX/light_frac_photon_generation e layerX/J. Elas se referem à fração da luz absorvida dentro da camada e à corrente máxima que essa camada produziria se toda a luz absorvida dentro dela fosse convertida em corrente. Claramente, se a luz for absorvida dentro da camada ativa, há uma boa chance de que seja convertida em corrente; no entanto, se a luz for absorvida dentro do contato metálico traseiro, há pouca chance de que essa luz seja convertida em corrente elétrica. Se você usar as ferramentas de ordenação incluídas no Excel/LibreOffice, poderá descobrir quais estruturas de dispositivo produzem a maior corrente.