CN111639415A - 一种太阳光谱吸收膜层设计方法 - Google Patents
一种太阳光谱吸收膜层设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111639415A CN111639415A CN202010368113.2A CN202010368113A CN111639415A CN 111639415 A CN111639415 A CN 111639415A CN 202010368113 A CN202010368113 A CN 202010368113A CN 111639415 A CN111639415 A CN 111639415A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- composite material
- solar spectrum
- file
- film layer
- reflectivity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 75
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims abstract description 67
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 49
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000013329 compounding Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims description 28
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 18
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 12
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 claims description 12
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 claims description 6
- 239000013078 crystal Substances 0.000 claims description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 5
- 102100021164 Vasodilator-stimulated phosphoprotein Human genes 0.000 claims description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 4
- 108010054220 vasodilator-stimulated phosphoprotein Proteins 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 9
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 abstract description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 3
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 239000013590 bulk material Substances 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006555 catalytic reaction Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24S—SOLAR HEAT COLLECTORS; SOLAR HEAT SYSTEMS
- F24S70/00—Details of absorbing elements
- F24S70/20—Details of absorbing elements characterised by absorbing coatings; characterised by surface treatment for increasing absorption
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/40—Solar thermal energy, e.g. solar towers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Thermal Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Photovoltaic Devices (AREA)
Abstract
本发明是一种太阳光谱吸收膜层设计方法。本发明通过确定预选材料的介电函数;复合不同配比材料的介电函数,计算得到介电函数曲线,筛选满足要求的复合材料配比;构建膜层结构模型,确定膜层结构模型的物理数据;针对单一物理变量进行改变和优化,选取复合要求的或者最优的结构模型;根据筛选的复合材料配比和最优结构模型,选择、制定和优化膜层制备工艺。本发明对非磁性的高太阳光谱吸收率膜层的制备工艺进行设计与优化,可以显著缩小实验过程中部分参数的选取范围,减少错误实验所造成的人物力损耗,更加快速高效的确定最优工艺,从而提高膜层开发和生产的效率。
Description
技术领域
本发明涉及吸收膜设计技术领域,是一种太阳光谱吸收膜层设计方法。
背景技术
具有高太阳光谱吸收率的膜层已经被广泛应用于太阳能收集、光热转换、光电转换、储能、催化、金属表界面防护、信息传播以及光学传感器的保护等诸多领域,涉及到众多的工业应用和基础研究内容,其作用难以替代。
目前,高太阳光谱吸收率膜层的种类繁多,但由于对其性能影响因素较多,例如所选材料的物理性质、表面微观结构、不同的材料配比等,都会对所制备膜层的光、电、热等关键性能产生影响。现今虽然已经有多种具有高光谱吸收率的膜层被广泛应用,但基本上是通过大量交叉实验来寻找最优的工艺,这种方法虽然简单有效,但是容易造成大量的人力、原料和时间的浪费,进而造成其成本的显著提高。
第一性原理可以从能量角度对材料的部分光学性质进行分析,但宏观材料的光吸收性能还取决于其他宏观因素。而时域有限差分法(FDTD)是一种准确度好且高效的电磁波模拟方法,其一重要应用是通过对电磁波的数值模拟,得到亚微米级以上的表面结构与形貌对电磁波传播的影响,但这一方法很少应用于工艺的设计和优化。第一性原理可以通过计算得到晶体材料的复介电函数,通过等效介质原理得到非磁性的按不同比例复合材料的复介电函数,同时FDTD可以基于材料复介电函数在时域上数值模拟电磁波与材料作用前后的传播情况。借助这一方法可对不同材料表面微观结构与材料光吸收性能的关系进行模拟与分析,从而缩小实验过程中变量的选取范围,减少实验量和原料损耗,更加快速高效的确定最优工艺。
发明内容
本发明为减少实验量和原料损耗,更加快速高效的确定最优工艺,本发明提供了一种太阳光谱吸收膜层设计方法,本发明提供了以下技术方案:
一种太阳光谱吸收膜层设计方法,包括以下步骤:
步骤1:确定预选材料的介电函数,
步骤2:复合不同配比材料的介电函数,计算得到介电函数曲线,筛选满足要求的复合材料配比;
步骤3:构建膜层结构模型,确定膜层结构模型的物理数据;
步骤4:针对单一物理变量进行改变和优化,选取复合要求的或者最优的结构模型;
步骤5:根据筛选的复合材料配比和最优结构模型,选择、制定和优化膜层制备工艺。
优选地,所述步骤1具体为:
步骤1.1:基于预选材料的环境稳定性、硬度和韧性结构性能选择所用的种类,在Materials Studio晶体库中构建选用材料的晶胞模型,导出为CIF文件,并通过编辑器打开提取出VASP所需的POSCAR信息,并转换为POSCAR文件;
步骤1.2:根据材料的元素组成和晶胞模型,提取材料所包含元素的PBE-GGA赝势,构造POSCAR文件,得到KPOINTS文件和INCAR文件;
步骤1.3:创建scf文件夹,将结构优化所得的CONTCAR文件转换为POSCAR文件,复制INCAR、KPOINTS、POTCAR和WAVECAR,修改INCAR中参数设置:NSW、IBRION和ISMEAR,提交任务,进行静态计算;
步骤1.4:拷贝scf文件夹为optic,编辑optic文件夹中INCAR参数设置:NBANDS、LOPTICS和NPAR,提交任务,计算得到介电函数。
优选地,所述步骤2具体为:
步骤2.1:复合不同配比材料的介电函数,得到复合材料的介电函数,通过下式表示复合材料的介电函数:
其中,γMG、γm和γc依次为复合材料、基相和掺杂相的复介电常数,fV为掺杂相所占体积分数;
步骤2.2:计算复合材料与空气界面的反射率,通过下式表示复合材料与空气界面的光谱反射率:
其中,α(λ)和ρ(λ)分别为复合材料与空气界面的光谱吸收率和反射率,n为材料折射率,k为消光系数,λ为波长;
步骤2.3:根据α(λ)计算复合材料的全太阳光谱吸收率,通过下式表示复合材料的全太阳光谱吸收率:
其中,αs为复合材料的全太阳光谱吸收率;
步骤2.4:筛选出复合材料的全太阳光谱吸收率最高的三种材料配比;
优选地,所述步骤3具体为:
步骤3.1:将复合材料介电函数通过txt文件导入FDTD Solutions的材料库中;
步骤3.2:在FDTD Solutions中构建具有亚微米级结构的膜层结构模型,并模拟光谱反射率,设定光源入射方向为延z轴向下,采用频率监视器放在光源后方,用于检测和记录膜层反射率,每5nm的波长记录一个数据点,模拟仿真范围内使用自适应网格,膜层结构处设置网格,网格密度不大于特征尺寸的1/3;
步骤3.3:模拟得到随波长变化的光吸收率曲线,以图片形式导出该曲线,并以文本形式导出所记录数据点。
优选地,所述步骤4具体为:
步骤4.1:基于FDTD Solutions中的优化选项,设置可控变量的取值范围和取值间隔,并将反射率作为结果导出,得到各变量所对应的结构模型的反射率曲线;
步骤4.2:基于复合材料的全太阳光谱吸收率,计算各结构模型所对应的全太阳光谱吸收率,并从中选出符合筛选出复合材料的全太阳光谱吸收率最高的三种。
本发明具有以下有益效果:
本发明对非磁性的高太阳光谱吸收率膜层的制备工艺进行设计与优化,可以显著减小实验过程中部分参数的选取范围,减少错误实验所造成的人物力损耗,提高膜层开发和生产的效率。
本发明将第一性原理计算方法和FDTD数值模拟方法共用,可以对材料选取、配比、表面微结构等对膜层光吸收有显著影响的多个因素进行分析和调控,以完善高太阳光谱吸收率膜层的设计和工艺优化方法。
附图说明
图1为一种太阳光谱吸收膜层设计方法流程图。
具体实施方式
以下结合具体实施例,对本发明进行了详细说明。
具体实施例一:
如图1所示,本发明提供一种太阳光谱吸收膜层设计方法,包括以下步骤:
步骤1:确定预选材料的介电函数;
所述步骤1具体为:
步骤1.1:基于预选材料的环境稳定性、硬度和韧性结构性能选择所用的种类,在Materials Studio晶体库中构建选用材料的晶胞模型,导出为CIF文件,并通过编辑器打开提取出VASP所需的POSCAR信息,并转换为POSCAR文件;
步骤1.2:根据材料的元素组成和晶胞模型,提取材料所包含元素的PBE-GGA赝势,构造POSCAR文件,得到KPOINTS文件和INCAR文件;
步骤1.3:创建scf文件夹,将结构优化所得的CONTCAR文件转换为POSCAR文件,复制INCAR、KPOINTS、POTCAR和WAVECAR,修改INCAR中参数设置:NSW、IBRION和ISMEAR,提交任务,进行静态计算;
步骤1.4:拷贝scf文件夹为optic,编辑optic文件夹中INCAR参数设置:NBANDS、LOPTICS和NPAR,提交任务,计算得到介电函数。
步骤2:复合不同配比材料的介电函数,计算得到介电函数曲线,筛选满足要求的复合材料配比;
所述步骤2具体为:
步骤2.1:复合不同配比材料的介电函数,得到复合材料的介电函数,通过下式表示复合材料的介电函数:
其中,γMG、γm和γc依次为复合材料、基相和掺杂相的复介电常数,fV为掺杂相所占体积分数;
步骤2.2:计算复合材料与空气界面的反射率,通过下式表示复合材料与空气界面的光谱反射率:
其中,α(λ)和ρ(λ)分别为复合材料与空气界面的光谱吸收率和反射率,n为材料折射率,k为消光系数,λ为波长;
步骤2.3:根据α(λ)计算复合材料的全太阳光谱吸收率,通过下式表示复合材料的全太阳光谱吸收率:
其中,αs为复合材料的全太阳光谱吸收率;
步骤2.4:筛选出复合材料的全太阳光谱吸收率最高的三种材料配比。
步骤3:构建膜层结构模型,确定膜层结构模型的物理数据;
所述步骤3具体为:
步骤3.1:将复合材料介电函数通过txt文件导入FDTD Solutions的材料库中;
步骤3.2:在FDTD Solutions中构建具有亚微米级结构的膜层结构模型,并模拟光谱反射率,设定光源入射方向为延z轴向下,采用频率监视器放在光源后方,用于检测和记录膜层反射率,每5nm的波长记录一个数据点,模拟仿真范围内使用自适应网格,膜层结构处设置网格,网格密度不大于特征尺寸的1/3;
步骤3.3:模拟得到随波长变化的光吸收率曲线,以图片形式导出该曲线,并以文本形式导出所记录数据点。
步骤4:针对单一物理变量进行改变和优化,选取复合要求的或者最优的结构模型;
所述步骤4具体为:
步骤4.1:基于FDTD Solutions中的优化选项,设置可控变量的取值范围和取值间隔,并将反射率作为结果导出,得到各变量所对应的结构模型的反射率曲线;
步骤4.2:基于复合材料的全太阳光谱吸收率,计算各结构模型所对应的全太阳光谱吸收率,并从中选出符合筛选出复合材料的全太阳光谱吸收率最高的三种。
步骤5:根据筛选的复合材料配比和最优结构模型,选择、制定和优化膜层制备工艺。
具体实施例二:
步骤1:通过第一性原理方法计算得到预选材料的介电函数,在理想块状材料的理想表面状态下,利用菲涅尔公式,可得材料在对应波长λ下的光谱反射率ρ与其折射率n和消光系数k的关系式:
在太阳光谱范围内,认为膜层厚度必然大于其趋肤深度,在不存在透射的情况,此时满足下式:
由此可见,理想块状材料表面的光吸收率由材料的折射率和消光系数决定,而折射率和消光系数实际上与介电函数有关:
而进一步依据Kramers-Kronig色散关系和直接跃迁概率的定义,可以推算算出物质的介电常数实部和虚部:
综上可知,理想块状物质表面的光学性质与其晶格能带结构密切相关,而第一性原理即可以完成从对材料的晶体结构分析到对其介电函数部分的计算,从而为接下来对复合材料筛选和为FDTD模拟提供了重要的数据基础。
所述步骤1具体为:步骤1.1:根据实际需求确定膜层所用材料的种类,实际情况中由于要考虑膜层的使用环境,首先基于材料的环境稳定性、硬度、韧性等结构性能选择所用材料的种类;
步骤1.2:在Materials Studio晶体库中构建所选材料的晶胞模型,导出为CIF文件,并通过编辑器打开提取出VASP所需的POSCAR信息,转换为POSCAR文件;
步骤1.3:根据材料的元素组成和晶胞模型,提取材料所包含元素的PBE-GGA赝势,构造POSCAR文件,给出具体参数,得到KPOINTS文件和INCAR文件;
步骤1.4:创建scf文件夹,将结构优化所得的CONTCAR文件转换为POSCAR文件,复制INCAR、KPOINTS、POTCAR、WAVECAR,修改INCAR中参数设置:NSW、IBRION、ISMEAR,提交任务,进行静态计算;
步骤1.5:拷贝scf文件夹为optic,编辑optic文件夹中INCAR参数设置:NBANDS、LOPTICS、NPAR,提交任务,计算得到介电函数。
步骤2:通过等效介质原理对不同配比复合材料的介电函数进行计算,得到介电函数曲线,筛选满足要求的复合材料配比。
实际情况中一般很少只是用一种纯物质来进行膜层制备,所以对于可能使用的多种非磁性物质混合所得到的复合材料,应当通过等效介质原理对复合材料的介电函数进行计算。等效介质原理表现形式为Maxwell-Gannett介质方程,内容如下:
其中,材料组分总数目为W,各组分体积分数为Vi,而γ、γf和γi分别为复合材料、基相和各组分的复介电函数。若仅考虑不同配比下两种材料的复合,所得到复合材料的介电函数如下:
其中,γMG、γm和γc依次为复合材料、基相和掺杂相的复介电常数,fV为掺杂相所占体积分数。综上,在计算软件中对不同波长所对应的复介电常数进行计算,整理后可得到复合材料的介电函数,作为FDTD模拟中的材料数据基础。
所述步骤2具体为:
步骤2.1:计算得到不同比例下材料复合后的介电函数。不同配比下的两种材料进行复合,所得到复合材料的介电函数如下:
其中,γMG、γm和γc依次为复合材料、基相和掺杂相的复介电常数,fV为掺杂相所占体积分数。
步骤2.2:一般光吸收膜层厚度大于趋肤深度,所以不考虑光透射的情况。计算理想物块与空气界面的反射率,计算公式如下:
其中,α和ρ分别为材料在两介质界面处的光谱吸收率和反射率,n为材料折射率,k为消光系数,四者均为波长λ的函数。
步骤2.3:根据α(λ)计算材料在理想界面处的全太阳光谱吸收率αs。计算公式如下:
步骤2.4:根据以上所得结果筛选出吸收率较高的至少3种材料配比。
步骤3:在FDTD Solutions软件中构建膜层结构模型,确定模型的关键物理变量,代入预选好的复合材料介电函数,模拟得到膜层在太阳光谱内的反射率、吸收率。
所述步骤3具体为:
步骤3.1:将预选好的复合材料介电函数通过txt文件导入FDTD Solutions的材料库中。
步骤3.2:在FDTD Solutions中构建具有亚微米级结构的物理模型,并模拟该物理模型的光谱反射率。设定光源(Source)入射方向为延z轴向下,膜层在x和y方向上具有宏观上的周期性,则模型中xz面和yz面的设置周期性边界条件(Periodic),仅xy面选用完美匹配层(PML)。膜层应有足够的厚度,表面结构应有明确的特征物理参数可以控制。频率监视器(Power Monitor)放在光源后方,用于检测和记录膜层反射率,每5nm的波长记录一个数据点。模拟仿真范围内使用自适应网格,膜层结构处根据需要设置网格(Mesh),网格密度不大于特征尺寸的1/3。
步骤3.3:模拟得到随波长变化的光吸收率曲线,以图片形式导出该曲线,并以文本形式导出所记录数据点。
时域有限差分法(FDTD)是一种在将麦克斯韦方程组在时间和空间域上进行差分化,通过对空间域内的电场和磁场进行交替计算,通过时间域的更新来模拟电磁场的变化。其计算精度高,计算方法简单,所需内存相对有限元法等更小,是目前使用较多的一种电磁场数值模拟方法。通过这一方法,基于已有的复合材料介电函数,可以较为准确的模拟计算出平行光与物体表面作用的规律,包括电磁场分布、散射、吸收和反射的情况等。FDTD进行数值模拟的基础是材料的物理性质,对于非磁性材料的光吸收性能,其介电函数是必要的基础数据,然而这个数据很多时候受限于材料的复杂性,不易直接从现有的数据库中得到,而采用实际测量的数据又需要进行大量实验和测试,成本较高,不适合在工业生产中应用。因此,考虑通过第一性原理和等效介质原理对复合材料的介电函数进行计算,在数值计算的层面上可以精确得到这一重要数据,同时部分参数也可以根据实际需要进行修正。
光吸收膜层的另一个重要影响因素就是表面相貌,粗糙度、特殊结构、相关物理参数都会膜层的光吸收性能产生极大影响,在通过第一性原理和等效介质理论得到复合材料的介电函数后,这里可以采用FDTD方法首先对光吸收膜层的表面形貌进行设计、模拟和优化,减小各物理量的参考范围。同时,也缩小了膜层制备实验中的变量范围,进而减少实验量,减少由于错误实验导致的人力与物力的浪费,提高光吸收膜层的设计、开发、优化和生产效率。
步骤4:对单一关键物理变量进行改变和优化,继续进行数值模拟,从结果中选取符合要求的或最优的结构模型。
所述步骤4具体为:
步骤4.1:于FDTD Solutions中的优化选项下,设置可控变量的取值范围和取值间隔,并将反射率作为结果导出。完成这之后运行优化,得到各变量所对应的结构模型的反射率曲线。
步骤4.2:参考步骤2.3中的公式,计算各结构模型所对应的全太阳光谱吸收率,并从中选出符合实际要求的结构模型。此后,可根据选择的结构模型,小范围内设计和优化实际的膜层制备工艺。
步骤5:根据所选择的材料配比和结构模型,选择、制定和优化膜层制备工艺。
实际情况中,由于工艺条件的限制和误差等因素的存在,实验的结果一般无法完美复现模拟所得到的结果,但模拟结果对实验设计和优化可以起到显著的指导作用,极大缩小实验中可控变量的参考范围,有效减小实验量,降低实验成本,减小人力和无力的浪费,提高新的光吸收膜层的实验、设计、优化和制备效率。
以上所述仅是一种太阳光谱吸收膜层设计方法的优选实施方式,一种太阳光谱吸收膜层设计方法的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于该思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和变化,这些改进和变化也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种太阳光谱吸收膜层设计方法,其特征是:包括以下步骤:
步骤1:确定预选材料的介电函数;
步骤2:复合不同配比材料的介电函数,计算得到介电函数曲线,筛选满足要求的复合材料配比;
步骤3:构建膜层结构模型,确定膜层结构模型的物理数据;
步骤4:针对单一物理变量进行改变和优化,选取复合要求的或者最优的结构模型;
步骤5:根据筛选的复合材料配比和最优结构模型,选择、制定和优化膜层制备工艺。
2.根据权利要求1所述的一种太阳光谱吸收膜层设计方法,其特征是:所述步骤1具体为:
步骤1.1:基于预选材料的环境稳定性、硬度和韧性结构性能选择所用的种类,在Materials Studio晶体库中构建选用材料的晶胞模型,导出为CIF文件,并通过编辑器打开提取出VASP所需的POSCAR信息,并转换为POSCAR文件;
步骤1.2:根据材料的元素组成和晶胞模型,提取材料所包含元素的PBE-GGA赝势,构造POSCAR文件,得到KPOINTS文件和INCAR文件;
步骤1.3:创建scf文件夹,将结构优化所得的CONTCAR文件转换为POSCAR文件,复制INCAR、KPOINTS、POTCAR和WAVECAR,修改INCAR中参数设置:NSW、IBRION和ISMEAR,提交任务,进行静态计算;
步骤1.4:拷贝scf文件夹为optic,编辑optic文件夹中INCAR参数设置:NBANDS、LOPTICS和NPAR,提交任务,计算得到介电函数。
3.根据权利要求1所述的一种太阳光谱吸收膜层设计方法,其特征是:所述步骤2具体为:
步骤2.1:复合不同配比材料的介电函数,得到复合材料的介电函数,通过下式表示复合材料的介电函数:
其中,γMG、γm和γc依次为复合材料、基相和掺杂相的复介电常数,fV为掺杂相所占体积分数;
步骤2.2:计算复合材料与空气界面的反射率,通过下式表示复合材料与空气界面的光谱反射率:
其中,α(λ)和ρ(λ)分别为复合材料与空气界面的光谱吸收率和反射率,n为材料折射率,k为消光系数,λ为波长;
步骤2.3:根据α(λ)计算复合材料的全太阳光谱吸收率,通过下式表示复合材料的全太阳光谱吸收率:
其中,αs为复合材料的全太阳光谱吸收率;
步骤2.4:筛选出复合材料的全太阳光谱吸收率最高的三种材料配比。
4.根据权利要求1所述的一种太阳光谱吸收膜层设计方法,其特征是:所述步骤3具体为:
步骤3.1:将复合材料介电函数通过txt文件导入FDTD Solutions的材料库中;
步骤3.2:在FDTD Solutions中构建具有亚微米级结构的膜层结构模型,并模拟光谱反射率,设定光源入射方向为延z轴向下,采用频率监视器放在光源后方,用于检测和记录膜层反射率,每5nm的波长记录一个数据点,模拟仿真范围内使用自适应网格,膜层结构处设置网格,网格密度不大于特征尺寸的1/3;
步骤3.3:模拟得到随波长变化的光吸收率曲线,以图片形式导出该曲线,并以文本形式导出所记录数据点。
5.根据权利要求1所述的一种太阳光谱吸收膜层设计方法,其特征是:所述步骤4具体为:所述步骤4具体为:
步骤4.1:基于FDTD Solutions中的优化选项,设置可控变量的取值范围和取值间隔,并将反射率作为结果导出,得到各变量所对应的结构模型的反射率曲线;
步骤4.2:基于复合材料的全太阳光谱吸收率,计算各结构模型所对应的全太阳光谱吸收率,并从中选出符合筛选出复合材料的全太阳光谱吸收率最高的三种。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010368113.2A CN111639415B (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 一种太阳光谱吸收膜层设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010368113.2A CN111639415B (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 一种太阳光谱吸收膜层设计方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111639415A true CN111639415A (zh) | 2020-09-08 |
CN111639415B CN111639415B (zh) | 2020-12-11 |
Family
ID=72330080
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010368113.2A Active CN111639415B (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 一种太阳光谱吸收膜层设计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111639415B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112687351A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-04-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于遗传算法-bp神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法 |
CN114623609A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-14 | 辽宁石油化工大学 | 一种基于泡沫材料的高效光热转换方法 |
CN116214976A (zh) * | 2023-03-17 | 2023-06-06 | 金石包装(嘉兴)有限公司 | 一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102113120A (zh) * | 2008-08-04 | 2011-06-29 | 普林斯顿大学理事会 | 用于薄膜晶体管的杂化的介电材料 |
CN104792282A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-07-22 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种同时确定光学薄膜表面粗糙度、光学常数和厚度的方法 |
US20150380576A1 (en) * | 2010-10-13 | 2015-12-31 | Alta Devices, Inc. | Optoelectronic device with dielectric layer and method of manufacture |
CN108474869A (zh) * | 2015-11-24 | 2018-08-31 | 哈佛学院院长及董事 | 制造针对可见光谱波长的电介质超颖表面的原子层沉积处理 |
CN109033739A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-18 | 西安电子科技大学 | 基于ZnMgO/MgO/ZnO异质结材料的光电器件吸收光谱确定方法 |
CN110457780A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-11-15 | 上海卫星装备研究所 | 介质深层充电电位和内部充电电场获取方法及存储介质 |
CN111063400A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-24 | 哈尔滨工业大学 | 一种太阳光谱全吸收碳基功能材料的设计方法 |
-
2020
- 2020-04-30 CN CN202010368113.2A patent/CN111639415B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102113120A (zh) * | 2008-08-04 | 2011-06-29 | 普林斯顿大学理事会 | 用于薄膜晶体管的杂化的介电材料 |
US20150380576A1 (en) * | 2010-10-13 | 2015-12-31 | Alta Devices, Inc. | Optoelectronic device with dielectric layer and method of manufacture |
CN104792282A (zh) * | 2015-04-21 | 2015-07-22 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种同时确定光学薄膜表面粗糙度、光学常数和厚度的方法 |
CN108474869A (zh) * | 2015-11-24 | 2018-08-31 | 哈佛学院院长及董事 | 制造针对可见光谱波长的电介质超颖表面的原子层沉积处理 |
CN109033739A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-18 | 西安电子科技大学 | 基于ZnMgO/MgO/ZnO异质结材料的光电器件吸收光谱确定方法 |
CN110457780A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-11-15 | 上海卫星装备研究所 | 介质深层充电电位和内部充电电场获取方法及存储介质 |
CN111063400A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-24 | 哈尔滨工业大学 | 一种太阳光谱全吸收碳基功能材料的设计方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黄健: ""Al-AlN选择性吸收涂层的光学设计"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112687351A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-04-20 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于遗传算法-bp神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法 |
CN114623609A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-14 | 辽宁石油化工大学 | 一种基于泡沫材料的高效光热转换方法 |
CN114623609B (zh) * | 2022-03-04 | 2023-08-22 | 辽宁石油化工大学 | 一种基于泡沫材料的高效光热转换方法 |
CN116214976A (zh) * | 2023-03-17 | 2023-06-06 | 金石包装(嘉兴)有限公司 | 一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法 |
CN116214976B (zh) * | 2023-03-17 | 2023-10-17 | 金石包装(嘉兴)有限公司 | 一种基于摩擦系数稳定性优化的复合膜生产方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111639415B (zh) | 2020-12-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111639415B (zh) | 一种太阳光谱吸收膜层设计方法 | |
Wang et al. | Constructing shapes and mixing structures of black carbon particles with applications to optical calculations | |
Hasselmann et al. | Computations and parameterizations of the nonlinear energy transfer in a gravity-wave spectrum. Part I: A new method for efficient computations of the exact nonlinear transfer integral | |
Kinsey et al. | The effect of plasma shaping on turbulent transport and E× B shear quenching in nonlinear gyrokinetic simulations | |
Bower et al. | The parameter space of galaxy formation | |
Wang et al. | Nonlinear enhancement of radiative absorption by black carbon in response to particle mixing structure | |
CN101413791B (zh) | 在光学计量中用近似和精细衍射模型确定结构的轮廓参数 | |
Carreau et al. | Stochastic downscaling of precipitation with neural network conditional mixture models | |
Luo et al. | Optical modeling of black carbon with different coating materials: The effect of coating configurations | |
Dastgheib | Long-term process-based morphological modeling of large tidal basins | |
CN112613177B (zh) | 基于谱元法和广义薄片过渡条件的超表面电磁仿真方法 | |
Maljovec et al. | Rethinking sensitivity analysis of nuclear simulations with topology | |
Li et al. | Investigation of wake characteristics of the MEXICO wind turbine using lattice Boltzmann method | |
Barton et al. | Global barotropic tide modeling using inline self‐attraction and loading in MPAS‐Ocean | |
Lu et al. | Novel geometric parameters for assessing flow over realistic versus idealized urban arrays | |
Jensen et al. | 3D physico-chemical model of a pre-stellar core-I. Environmental and structural impact on the distribution of CH3OH and c-C3H2 | |
CN112307639B (zh) | 一种基于高品质算法的贝伦格完全匹配层仿真方法 | |
Owens et al. | An adaptive, hanging-node, discontinuous isogeometric analysis method for the first-order form of the neutron transport equation with discrete ordinate (SN) angular discretisation | |
CN117034698A (zh) | 一种高效的三维谱元超表面电磁仿真技术 | |
Lim et al. | A new neural network approach to reservoir permeability estimation from well logs | |
Santos et al. | A 3D CAD model input pipeline for REFMUL3 full-wave FDTD 3D simulator | |
Sanders et al. | Ground target infrared signature modeling with the multiservice electro-optic signature (MuSES) code | |
Francis et al. | Variational solutions of the transport equation | |
Tong et al. | An adaptive harmonic polynomial cell method for three-dimensional fully nonlinear wave-structure interaction with immersed boundaries | |
Liu | [Retracted] Construction and Research of Guqin Sound Synthesis and Plucking Big Data Simulation Model Based on Computer Synthesis Technology |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |