作为一种取之不尽用之不竭的清洁能源，光能的利用近年来得到了越来越多的关注。基于光生伏打效应，太阳能电池可以将吸收的光能直接转化为电能。相比于化石燃料燃烧发电，太阳能电池发电过程中温室气体排放量极大地降低，是解决当前能源紧缺、空气污染及温室气体排放的有效途径。
图1. 导电聚合物(PEDOT:PSS)型杂化硅电池的结构。
在传统硅电池制备过程中，p-n结的形成需要在高温(800 °C-900 °C)下才能进行。在高温下，通过气体扩散作用，掺杂离子从表面进入到N-型(P-型)硅内部，形成p-n结。但是，对硅基底进行N-型掺杂的磷化氢(PH3)气体和P-型掺杂的乙硼烷(B2H6)气体，都属于易燃有毒气体，并带有腐蚀性，导致电池制备流程比较复杂。导电聚合物(PEDOT:PSS)作为一种水基溶液，可以在室温下用旋涂法沉积在N-型硅表面上。基于上述优点，导电聚合物(PEDOT:PSS)型杂化硅电池(如图1)的制备简易，不涉及易燃有毒气体的扩散及高温离子掺杂，可以极大地削减制造成本，为硅电池的发展提供了新的思路。
尽管基于导电聚合物型硅电池的报道有很多，但是对于其核心功能区界面处的电子结构的认知仍然不够透彻，如硅表面上能带弯曲幅度的探测。这其中一个原因是导电聚合物层的厚度相对较大(大于30 nm)，远远超出了光电子能谱仪(XPS/UPS)所能达到的探测深度(约10 nm/3 nm)，导致被导电聚合物薄层覆盖的硅基底上产生的光电子无法被检测到，进而无法提供界面处的电子结构信息。
图2. 芯层能级-硅2p(Si2p)轨道的X射线光电子能谱(XPS)数据图。图中包含1)不同PEDOT:PSS类型，PH1000和AI4083, 2)不同添加剂处理，PH1000和PH1000+DMSO，3) 纯净N-型硅基底。由于Si表面为疏水表面，需要加入表面活性剂Triton到PEDOT:PSS中提高其附着能力(此图中所有PEDOT:PSS都包含Triton)。插图为各种PEDOT:PSS薄膜的简化示意图。
近日，苏州大学孙宝全教授和Steffen Duhm教授团队联合柏林洪堡大学Norbert Koch教授团队，首次通过光电子能谱仪(XPS)，直接得到了导电聚合物薄层覆盖之后硅表面上被诱导产生的能带弯曲大小，进而证明了N-型硅基底表面上确实有强反型层(P-型层)的出现，与其他文献报道的结论相吻合，即一个不需要借助外部离子掺杂的P-N结产生于N-型硅表面，实现对电子空穴的有效分离及提取。通过提高旋涂仪的转速并稀释导电聚合物原始溶液(PEDOT:PSS)的方式，双方团队制备了厚度低至5nm的一系列薄膜，实现了对底部硅基底产生的光电子的收集。硅基底上能带弯曲大小的获取过程如下：首先，探测纯净无覆盖物的N-型硅基底的XPS-Si2p信号，得到芯层能级Si2p3/2峰的结合能，作为参考；然后，探测覆盖导电聚合物之后的N-型硅基底的XPS-Si2p信号，得到此样品芯层能级Si2p3/2峰的结合能。对比两者结合能的差别，即可获得N-型硅基底上的能带弯曲大小，进而可以判断有无强烈反型层形成。双方团队还发现，加入有机溶剂DMSO，不仅可以提高薄膜的导电率，还可以提高Si2p峰的偏移量，即意味着被诱导产生的能带弯曲幅度的提升；降低原溶液的PEDOT含量，将导致能带弯曲的幅度降低，如图2所示。
图3.N-型硅与导电聚合物PEDOT:PSS(PH1000+Triton+DMSO)界面处的能级排布示意图(左)。不同杂化硅(N-型)电池的器件效率对比图(右)。
结合XPS还有紫外光电子能谱(UPS)数据,该研究绘制了导电聚合物PEDOT:PSS(PH1000+Triton+DMSO)与N-Si界面处的能级图，如图3所示。该研究指出了传统肖特基结模型并不适用于此杂化电池结构，而且，直接取用硅基底与PEDOT:PSS薄膜功函数的差值当作硅基底能带弯曲的幅度是一种错误的方式。
基于相应的器件性能数据及光电子能谱数据，此研究提出了杂化硅电池后续设计及优化过程中要遵循的基本原则：1)覆盖层需要诱导硅基底产生较大的能带弯曲，2)覆盖层要有优良的空穴提取及传输效率，3)覆盖层要提供良好的硅表面钝化效果，以消减光生电子空穴的复合效率。
这一成果近期发表在Advanced Functional Materials 上，文章的第一作者是苏州大学-柏林洪堡大学联合培养博士生王荣斌。
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Direct Observation of Conductive Polymer Induced Inversion Layer in n‐Si and Correlation to Solar Cell Performance
Rongbin Wang, Yusheng Wang, Chen Wu, Tianshu Zhai, Jiacheng Yang, Baoquan Sun, Steffen Duhm, Norbert Koch
Adv. Funct. Mater., 2019, DOI: 10.1002/adfm.201903440
导师介绍
孙宝全
https://www.x-mol.com/university/faculty/18398
Steffen Duhm
https://www.x-mol.com/university/faculty/18379
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