团队新闻

能源界网为您提供能源领域最新的团队新闻,团队资讯,团队视频,以及团队相关的最新动态。
新南威尔士大学的研究团队揭示TOPCon太阳能组件湿热环境新衰减机制

新南威尔士大学的研究团队揭示TOPCon太阳能组件湿热环境新衰减机制

新南威尔士大学的研究团队近期发现,采用激光辅助烧结触点制造的光伏组件在湿热环境下存在一种新的性能衰减途径。与以往研究关注的串联电阻增加不同,这种衰减主要由开路电压降低驱动,并与背面复合增强相关。该研究的主要作者Bram Hoex表示:与以往以串联电阻增加为主导的研究不同,这里的主要劣化驱动因素是开路电压的降低,这与背面复合的增强有关。 研究人员对2024年生产的TOPCon电池进行了分析,并使用不同封装材料制作微型组件,在85°C和...
02-03
登国际顶刊!港城大团队深耕锂电池回收,筑牢绿色能源根基

登国际顶刊!港城大团队深耕锂电池回收,筑牢绿色能源根基

随着全球电动汽车及可再生能源需求持续增长,建立可持续的锂离子电池(锂电池)生产模式至关重要。由香港城市大学(港城大)能源及环境学院助理教授陈熹教授等人领导的一项合作研究,为相关转型提供了极具启发性的发展方向。港城大能源及环境学院助理教授陈熹教授该研究论文题为《工业规模锂离子电池回收与采矿供应链的生命周期评估比较》,已发表于国际知名期刊《自然通讯》(Nature Communications)。该期刊在全球科研领域具有极高影响力,其...
02-02
韩国科研团队通过氟化钾后处理提升硫化亚锡太阳能电池性能

韩国科研团队通过氟化钾后处理提升硫化亚锡太阳能电池性能

韩国全南国立大学的研究人员开发了一种新型后处理技术,采用氟化钾辅助处理和蒸汽传输沉积工艺,显著改善了硫化亚锡太阳能电池的光电性能。经过优化处理的电池功率转换效率达到4.10%,较未处理样品的3.42%有明显提升。该研究第一作者Rahul Kumar Yadav表示:氟化钾处理增强了硫化亚锡吸收层的表面质量,为后续界面工程创造了更有利的条件。这项研究与团队先前关于氧化锗夹层的研究相互补充,后者曾实现4.81%的电池效率。研究人员通过调整氟化钾...
01-30
瑞士EPFL研究团队利用铷离子提升钙钛矿太阳能电池效率与稳定性

瑞士EPFL研究团队利用铷离子提升钙钛矿太阳能电池效率与稳定性

瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员近期发表两项研究,展示通过引入小半径铷离子提升钙钛矿太阳能电池性能的方法。相关成果分别发表在《自然通讯》与《科学》杂志上。在第一项发表于《自然通讯》的研究中,团队开发了一种后处理策略,利用冠醚复合物将铷离子精确输送至钙钛矿薄膜的晶畴边界。通讯作者迈克尔·格拉策尔表示:通过将Rb⁺精确地输送到钙钛矿薄膜中,我们观察到载流子扩散长度和载流子寿命的显著改善。另一通讯作者郑立凯补充道:这些...
01-06
吉电股份发布公告宣布完成改选换届,新一届领导班子团队确定

吉电股份发布公告宣布完成改选换届,新一届领导班子团队确定

日前,国家电投集团公司面向全球发展的唯一绿色氢基能源平台——吉电股份发布公告,宣布公司已顺利完成相关人事调整工作,新一届领导班子团队正式确定。在新一届董事会方面,杨玉峰出任董事长;股东代表董事包括胡建东、和鲁、吕必波、邓哲非;张学栋、潘桂岗、金华担任独立董事;明旭东为职工代表董事。新一届高管团队配置同步明确,和鲁任副总经理并主持工作;于剑宇、孔德奇、户平、杨辉、张九彧担任副总经理;王胜出任总会计师;刘爽担任董事会...
09-11
破解世界性难题!我国科研团队在“可燃冰”大规模利用领域实现重要突破

破解世界性难题!我国科研团队在“可燃冰”大规模利用领域实现重要突破

8 月 21 日消息,据海南省科学技术厅官方公众号海南科技消息,近日,海南大学海洋清洁能源创新团队成功破解了长期制约的世界性难题,在甲烷直接催化转化领域取得颠覆性突破。该团队研发的新型催化体系,以接近 100% 的完美选择性,在温和条件下将气态的甲烷高效转化为高附加值的液体燃料甲醇,为我国南海丰富的天然气水合物资源就地转化、高效利用提供了具有自主知识产权的核心技术方案。相关研究成果日前在国际学术期刊《自然・通讯》杂志上发表...
08-21

突破性进展!我国科研团队首次发现

绝大多数引力波事件来自双黑洞并合。近日,中国科学院上海天文台韩文标研究员带领的科研团队,首次发现这些双黑洞可能并非孤独行者,其背后可能隐藏着更为神秘的大佬——双黑洞并合事件可能发生在第三个致密天体附近。这一突破性进展为揭开双黑洞的形成之谜提供了全新线索,相关成果于8月1日发表在国际学术期刊《天体物理杂志快报》上。科研团队把目标瞄准了引力波事件GW190814,构建了一种包含视向加速度的引力波波形模板,对多个高信噪比双黑...
08-02
Meta加速AI布局 聘请苹果前研究员强化超级智能实验室团队

Meta加速AI布局 聘请苹果前研究员强化超级智能实验室团队

彭博新闻周四报道,Meta Platforms近期持续加码人工智能领域布局,成功聘请苹果公司前人工智能研究人员Mark Lee和Tom Gunter加入其超级智能实验室团队。此举凸显Meta对顶尖AI人才的重视,旨在推动可能超越人类智能的机器开发进程。作为社交媒体行业的头部企业,Meta是少数几家通过高调招聘和提供数百万美元薪酬方案吸引AI专家的科技公司之一。据知情人士透露,Mark Lee已结束在苹果的任职并正式入职Meta,而Tom Gunter也将于近期完成交接。此前...
07-20
中国科研团队发现新稀土矿物“钕黄河矿”

中国科研团队发现新稀土矿物“钕黄河矿”

7月17日从中国地质大学(武汉)获悉,该校联合内蒙古自治区地质调查研究院,在内蒙古白云鄂博矿床主矿矿段的矿体中部,发现一种新稀土矿物,命名为钕黄河矿。据悉,日前,钕黄河矿命名获得国际矿物学协会新矿物命名及分类委员会全票批准通过。研究团队负责人、中国地质大学(武汉)地质过程与成矿预测全国重点实验室研究员赵来时介绍,钕黄河矿隶属于稀土碳酸盐矿物家族,其化学成分具有独特的钕元素富集特征。钕作为高性能永磁材料的核心成分,在新能源...
07-18
伊拉克研究团队优化钙钛矿-硅串联太阳能电池技术 推动商业化应用

伊拉克研究团队优化钙钛矿-硅串联太阳能电池技术 推动商业化应用

伊拉克中等技术大学的研究人员近期评估了钙钛矿-硅串联光伏产品的经济可行性,并确定了未来规模化生产的最佳参数。该研究通过系统化方法优化制造工艺,旨在缩小实验室高效技术与商业化生产之间的差距。研究团队采用了一种结合物理原理与粒子群优化(PSO)算法的综合框架,重点分析钙钛矿层的厚度、涂层速度和退火温度等因素对生产良率和成本的影响。科学家表示:系统方法包含三个基本方面:架构组件、制造过程优化和部署性能评估。通过PSO算法,...
06-21
伊拉克研究团队优化钙钛矿-硅串联太阳能电池技术 推动商业化应用

伊拉克研究团队优化钙钛矿-硅串联太阳能电池技术 推动商业化应用

伊拉克中等技术大学的研究人员近期评估了钙钛矿-硅串联光伏产品的经济可行性,并确定了未来规模化生产的最佳参数。该研究通过系统化方法优化制造工艺,旨在缩小实验室高效技术与商业化生产之间的差距。研究团队采用了一种结合物理原理与粒子群优化(PSO)算法的综合框架,重点分析钙钛矿层的厚度、涂层速度和退火温度等因素对生产良率和成本的影响。科学家表示:系统方法包含三个基本方面:架构组件、制造过程优化和部署性能评估。通过PSO算法,...
06-21
中国团队攻克钙钛矿组件规模化生产技术难题

中国团队攻克钙钛矿组件规模化生产技术难题

我国企业和高校创新团队提出太阳能电池材料钙钛矿的涂层革新技术,实现了平米级钙钛矿组件的稳定批量生产,推动钙钛矿技术实现了从实验室到规模化应用的跨越。22日,该项研究成果发表于《科学》杂志。论文第一作者及通讯作者、杭州纤纳光电首席技术官颜步一介绍,钙钛矿太阳能电池是第三代光伏技术,具有柔性、质轻等特性,即便在阴天也可保持较稳定的光电转换效率。钙钛矿电池的核心部位是钙钛矿吸光层,主要通过钙钛矿溶液成膜和结晶来制备,此前...
05-31
NREL团队开发新型离子盐提升钙钛矿太阳能电池性能

NREL团队开发新型离子盐提升钙钛矿太阳能电池性能

美国国家可再生能源实验室(NREL)领导的国际研究团队在《科学》杂志发表最新成果,通过在倒置钙钛矿太阳能电池的电子传输层(ETL)界面应用新型CPMAC离子盐,显著提升了电池的稳定性和效率。该研究由来自美国、沙特和英国多所高校的科学家共同完成。研究团队开发的CPMAC离子盐由C60富勒烯衍生物合成,能够有效增强钙钛矿吸收层与ETL的界面结合。通讯作者朱凯表示:"CPMAC盐使界面结合强度提升约三倍,且不影响器件性能。"测试显示,采用该技术的未...
05-10
中国科研团队开发出锂离子电池原位膨胀力监测技术

中国科研团队开发出锂离子电池原位膨胀力监测技术

近日,中国科学技术大学苏州高等研究院潘挺睿教授、常煜研究员团队与中国科大谈鹏教授团队,联合中国科学院深圳先进技术研究院唐永炳教授、张帆研究员团队,开发出长效稳定的锂离子电池原位膨胀力监测技术。相关研究成果日前发表于《国家科学评论》。锂离子电池因其高能量密度和长循环寿命而成为电动汽车和储能系统的核心。然而,锂枝晶生长、固体电解质界面膜生长等问题威胁着电池的使用安全与服役寿命。针对这一挑战,研究团队开发了一种基...
05-09
微软携手中科院大学团队推出CPU驱动AI模型,1位架构实现低能耗运行

微软携手中科院大学团队推出CPU驱动AI模型,1位架构实现低能耗运行

微软研究院与中国科学院大学合作团队近日在arXiv平台发布研究成果,推出全新人工智能模型。该模型突破性地在常规CPU而非GPU上运行,通过创新的数据处理架构显著降低能耗,为人工智能技术落地提供新思路。传统GPU驱动模型的能耗困境当前主流大语言模型(LLM)如ChatGPT依赖GPU芯片进行训练与推理,此类模型在处理海量数据时需要强大算力支撑,导致能耗问题日益凸显。数据中心为支持聊天机器人等应用消耗大量电力,引发业界对可持续发展的担忧。研...
04-28

推荐阅读

Copyright © 能源界