Title (eng)
Particle swarm optimization of chemical passivation of steel substrate with zirconium oxide layers through sol-gel process
Author
Johann Dorn
Advisor
Alexander Bismarck
Assessor
Alexander Bismarck
Abstract (deu)
Passivierter Stahl kann als geeignetes Substrat für Dünnschicht-Photovoltaik fungieren. Eine dünne Schicht aus Zirkoniumoxid wurde mittels Rakelbeschichtung auf ein Stahlfolien-Substrat aufgebracht, mit dem Ziel, eine homogene und isolierende Schicht zu erhalten. Die Schichten wurden qualitativ mit SEM und XRD und quantitativ über Strom-Spannungs-Kurven charakterisiert. Die Prozessvariablen (Precursorlösungskonzentration, Anzahl der Schichten, Beschichtungsgeschwindigkeit, Beschichtungstemperatur, Kalzinationsgeschwindigkeit und Kalzinationstemperatur) wurden mithilfe des Partikelschwarmoptimierungs (PSO)-Algorithmus in Kombination mit multivariaten adaptiven Regression Splines (MARS) optimiert. Eine Korrelation zwischen der Kalzinationstemperatur und den elektrischen Eigenschaften der keramischen Schichten wurde festgestellt. Das MARS-Modell schnitt im Vergleich zu linearer Regression, Kernel-Ridge-Regression und Support Vector Regression gut ab.
Abstract (eng)
Passivated steel can act as fit substrate for thin-film photovoltaics. A thin zirconium oxide layer was applied via blade coating onto a steel foil substrate with the goal of getting a homogeneous and insulating layer. Layers were qualitatively characterized with SEM and XRD and quantitatively characterized via current-voltage curves. The process variables (solution concentration, number of coating layers, coating speed, coating temperature, calcination speed and calcination temperature) were optimized by particle swarm optimization (PSO) algorithm in combination with multivariate adaptive regression splines (MARS). A correlation between the calcination temperature and the electrical properties of the ceramic layers has been revealed. The MARS model performed well compared to linear regression, kernel ridge regression and support vector regression.
Keywords (deu)
MaterialchemiePhotovoltaikOptimierung
Keywords (eng)
Particle Swarm Optimisation
Subject (deu)
Type (deu)
Extent (deu)
49 Seiten : Illustrationen
Number of pages
50
Study plan
Masterstudium Chemie
[UA]
[066]
[862]
Association (deu)
Members (1)
Title (eng)
Particle swarm optimization of chemical passivation of steel substrate with zirconium oxide layers through sol-gel process
Author
Johann Dorn
Abstract (deu)
Passivierter Stahl kann als geeignetes Substrat für Dünnschicht-Photovoltaik fungieren. Eine dünne Schicht aus Zirkoniumoxid wurde mittels Rakelbeschichtung auf ein Stahlfolien-Substrat aufgebracht, mit dem Ziel, eine homogene und isolierende Schicht zu erhalten. Die Schichten wurden qualitativ mit SEM und XRD und quantitativ über Strom-Spannungs-Kurven charakterisiert. Die Prozessvariablen (Precursorlösungskonzentration, Anzahl der Schichten, Beschichtungsgeschwindigkeit, Beschichtungstemperatur, Kalzinationsgeschwindigkeit und Kalzinationstemperatur) wurden mithilfe des Partikelschwarmoptimierungs (PSO)-Algorithmus in Kombination mit multivariaten adaptiven Regression Splines (MARS) optimiert. Eine Korrelation zwischen der Kalzinationstemperatur und den elektrischen Eigenschaften der keramischen Schichten wurde festgestellt. Das MARS-Modell schnitt im Vergleich zu linearer Regression, Kernel-Ridge-Regression und Support Vector Regression gut ab.
Abstract (eng)
Passivated steel can act as fit substrate for thin-film photovoltaics. A thin zirconium oxide layer was applied via blade coating onto a steel foil substrate with the goal of getting a homogeneous and insulating layer. Layers were qualitatively characterized with SEM and XRD and quantitatively characterized via current-voltage curves. The process variables (solution concentration, number of coating layers, coating speed, coating temperature, calcination speed and calcination temperature) were optimized by particle swarm optimization (PSO) algorithm in combination with multivariate adaptive regression splines (MARS). A correlation between the calcination temperature and the electrical properties of the ceramic layers has been revealed. The MARS model performed well compared to linear regression, kernel ridge regression and support vector regression.
Keywords (deu)
MaterialchemiePhotovoltaikOptimierung
Keywords (eng)
Particle Swarm Optimisation
Subject (deu)
Type (deu)
Number of pages
50
Association (deu)