[24p-12M-1~21] 16.3 シリコン系太陽電池

14:15 〜 14:30奨励賞エントリー

[24p-12M-6] On-the-fly機械学習力場分子動力学シミュレーションを用いたa-Si:H/O/c-Si界面の最適化検討

〇仙波 貴行¹、旭 良司¹、陣内 亮典¹、Jacob McKibbin² (1.名大工、2.ノースカロライナ大学)

キーワード：

機械学習力場,分子動力学,アモルファスシリコン

a-Si:H を用いたパッシベーションコンタクトは、太陽電池の効率向上に重要な技術である。太陽電池性能のさらなる向上を実現するためには、a-Si:H/c-Si 界面に対する原子レベルでの詳細な理解が必要である。本研究では、 界面酸素濃度や水素分布の異なる a-Si:H/O/c-Si 界面モデルに対して、機械学習ポテンシャル （MLP）を用いたMD計算を実施し、欠陥濃度との相関を調べ、条件の最適化を行った。