.Researchers develop greener alternative to fossil fuels by producing hydrogen from water and light
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.Researchers develop greener alternative to fossil fuels by producing hydrogen from water and light
연구원들은 물과 빛에서 수소를 생산함으로써 화석 연료에 대한 보다 친환경적인 대안을 개발합니다
노스캐롤라이나 대학교 채플 힐 왼쪽부터: James Cahoon과 Taylor Teitsworth. 신용: 스티브 엑섬 노스캐롤라이나 대학교 FEBRUARY 17, 2023
-채플 힐 화학과의 연구원들은 물을 산소와 화석 연료에 대한 보다 친환경적인 대안인 수소 가스로 분해하여 햇빛을 전기로 변환할 수 있는 실리콘 나노와이어를 설계했습니다. 50년 전 , 과학자들은 반도체 전극을 비추어 생성된 전기를 사용하여 액체 상태의 물이 산소와 수소 가스 로 분리될 수 있음을 최초로 시연했습니다 .
태양광 발전을 통해 생성된 수소는 유망한 청정 에너지 형태이지만 낮은 효율성과 높은 비용으로 인해 상업용 태양열 수소 플랜트의 도입이 걸림돌이 되었습니다. 경제적 타당성 분석에 따르면 단단한 태양 전지판 설계 대신 나노 입자로 만든 전극 슬러리를 사용하면 비용을 크게 낮출 수 있으므로 태양 생산 수소가 화석 연료와 경쟁할 수 있습니다. 그러나 광촉매라고도 하는 대부분의 기존 입자 기반 광활성화 촉매는 자외선 만 흡수할 수 있어 태양광 조명 아래에서 에너지 변환 효율이 제한됩니다.
James Cahoon, Ph.D., Hyde Family Foundation 화학 교수, UNC-Chapel Hill's College of Arts and Sciences 및 그의 동료들은 다양한 범위를 가능하게 할 수 있는 고유한 물리적 특성을 가진 반도체 나노 물질의 화학적 합성에 대해 연구해 왔습니다. 태양 전지에서 고체 메모리에 이르기까지 다양한 기술. Cahoon은 2월 9일 Nature 에 발표된 연구 결과의 교신저자입니다 . Cahoon과 그의 팀은 물을 분해하는 데 필요한 전력을 생산할 수 있도록 축을 따라 여러 개의 태양 전지가 있는 새로운 실리콘 나노와이어를 설계했습니다. "이 디자인은 이전 반응기 디자인에서 전례가 없는 것이며 PSR에서 처음으로 실리콘을 사용할 수 있게 합니다."라고 Cahoon 연구실의 박사후 연구원인 Taylor Teitsworth는 설명했습니다.
-실리콘은 가시광선과 적외선을 모두 흡수합니다. 그것은 풍부함, 낮은 독성 및 안정성을 포함한 다른 특성으로 인해 역사적으로 광전지 및 반도체라고도 하는 태양 전지 에 대한 최고의 선택이었습니다 . 전자적 특성으로 인해 실리콘 입자로 무선으로 물 분해를 유도하는 유일한 방법은 각 입자에 여러 광전지를 인코딩하는 것입니다. 이는 p형 반도체와 n형 반도체 의 두 가지 다른 형태의 실리콘 사이에 접합이라고 하는 다중 인터페이스를 포함하는 입자를 생성하여 달성할 수 있습니다 .
이전에 Cahoon의 연구는 원하는 형상과 기능을 부여하기 위해 p형 나노와이어용 붕소와 n형 나노와이어용 인을 사용한 실리콘의 상향식 합성 및 공간 제어 변조에 중점을 두었습니다. "우리는 이 접근 방식을 사용하여 새로운 종류의 물 분해 다중 접합 나노입자를 만들었습니다. 이들은 실리콘의 재료 및 경제적 이점과 흡수된 빛의 파장보다 작은 직경을 가진 나노와이어의 광자적 이점을 결합합니다."라고 Cahoon은 말했습니다. "와이어 접합부의 고유한 비대칭성으로 인해, 우리는 광구동 전기화학적 방법을 사용하여 공촉매를 와이어 끝에 선택적으로 증착하여 물 분할을 가능하게 할 수 있었습니다."
추가 정보: Taylor S. Teitsworth 외, 용액에 떠 있는 실리콘 p-i-n 초격자를 사용한 물 분할, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-022-05549-5 디자이너 실리콘 나노와이어는 물과 빛으로부터 수소를 생산합니다, Nature (2023). DOI: 10.1038/d41586-023-00154-6 저널 정보: Nature 노스캐롤라이나 대학교 채플힐 캠퍼스 제공
https://phys.org/news/2023-02-greener-alternative-fossil-fuels-hydrogen.html
-반도체 재료는 주기율표의 서로 다른 그룹에서 나오지만 특정 유사점을 공유합니다. 반도체 재료의 특성은 원자 특성과 관련이 있으며 그룹마다 다릅니다.
연구원과 설계자는 이러한 차이점을 활용하여 설계를 개선하고 PV 응용 분야에 최적인 재료를 선택합니다.
반도체의 원자는 주기율표의 IV족, III족과 V족의 조합(III-V 반도체라고 함) 또는 II족과 VI족의 조합(II-VI 반도체라고 함)의 물질입니다. . 서로 다른 반도체는 주기율표에서 서로 다른 그룹의 원소로 구성되기 때문에 반도체마다 특성이 다릅니다. 4족에 속하는 실리콘은 집적회로(IC) 칩의 기초를 이루는 가장 보편적인 반도체 소재이자 가장 성숙한 기술이며 대부분의 태양전지 역시 실리콘을 기반으로 한다. 전체 주기율표는 주기율표 페이지에 나와 있습니다 . 실리콘의 몇 가지 재료 특성은 실리콘 재료 매개변수 페이지에 나와 있습니다.
일반적인 반도체 재료는 파란색으로 표시됩니다. 반도체는 Si 또는 Ge와 같은 단일 원소, GaAs, InP 또는 Cd,Te와 같은 화합물 또는 Six Ge (1-x) 또는 Al x Ga (1-x) 와 같은 합금일 수 있습니다. As, 여기서 x는 특정 요소의 비율이며 범위는 0에서 1 사이입니다.
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메모 2302181654 나의 사고실험 oms 스토리텔링
미래의 반도체 산업은 반도체가 전기를 생산하여 물을 수소와 산소를 생산하는 단계에 접어들듯 하다. 미래의 반도체 컴퓨터는 다양한 화학적인 결합과 분리를 다양하게 사용하여 물질을 제조하는데 두뇌기능의 하드웨어 역할을 할듯하다.
반도체는 와 같은 단일 원소가 있고 GaAs, InP 또는 Cd,Te와 같은 화합물, Al x Ga (1-x) 와 같은 합금일 수 있다.
우주에는 이러한 반도체 행성도 존재할 것으로 보이기에 강렬한 별빛으로 인해 수소와 거품의 대기가 발생하여 행성이 암석 덩어리만 남아 오무아무아 스타일로 별의 궤도를 벗어나 항간 우주선 역할을 하는 왜성급 행성들이 존재한다. 허허.
-Researchers at Chapel Hill's Department of Chemistry have designed silicon nanowires that can convert sunlight into electricity by splitting water into oxygen and hydrogen gas, a greener alternative to fossil fuels. Fifty years ago, scientists first demonstrated that liquid water could be split into oxygen and hydrogen gas using electricity generated by shining semiconductor electrodes.
-Semiconductor materials come from different groups of the periodic table but share certain similarities. The properties of semiconductor materials are related to their atomic properties and vary from group to group.
Researchers and designers use these differences to improve designs and select materials that are optimal for PV applications.
The atoms of a semiconductor are materials from groups IV, a combination of groups III and V (called III-V semiconductors), or a combination of groups II and VI (called II-VI semiconductors) of the periodic table. . Different semiconductors have different properties because they are composed of elements from different groups in the periodic table. Silicon, which belongs to Group 4, is the most common semiconductor material and the most mature technology that forms the basis of integrated circuit (IC) chips, and most solar cells are also based on silicon. The complete periodic table is presented on the Periodic Table page. Some material properties of silicone are listed on the silicone material parameters page.
Common semiconductor materials are shown in blue. A semiconductor can be a single element such as Si or Ge, a compound such as GaAs, InP or Cd,Te, or an alloy such as Six Ge(1-x) or Al x Ga(1-x). As, where x is the ratio of a particular element and ranges from 0 to 1.
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memo 2302181654 my thought experiment oms storytelling
The semiconductor industry of the future seems to be entering a stage where semiconductors produce electricity to produce hydrogen and oxygen from water. The semiconductor computer of the future is likely to play the role of brain function hardware in manufacturing materials using various chemical bonds and separations.
The semiconductor may include a single element such as Ga or As, a compound such as InP or Cd or Te, or an alloy such as Al x Ga (1-x).
Since semiconductor planets are also likely to exist in space, intense starlight generates an atmosphere of hydrogen bubbles, and the planet remains only a rocky mass and turns into Oumuamua asteroid rock, and then there are dwarf planets that act as interstellar spacecraft. haha.
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sample c.oss (standard)
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zxezybzyy
bddbcbdca
New multi-policy-based annealer for solving real-world combinatorial optimization problems
실제 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 다중 정책 기반 어닐러
도쿄 공업대학 크레딧: 도쿄 공업 대학 FEBRUARY 17, 2023
-다중 칩 시스템으로 확장 가능하고 다중 정책 메커니즘을 특징으로 하는 완전히 연결된 어닐러는 실제 시나리오와 관련된 광범위한 조합 최적화(CO) 문제를 빠르고 효율적으로 해결하기 위해 Tokyo Tech 연구원에 의해 설계되었습니다. Amorphica라고 명명된 어닐러는 특정 목표 CO 문제에 따라 매개변수를 미세 조정할 수 있는 능력이 있으며 물류, 금융, 기계 학습 등에 잠재적으로 응용할 수 있습니다.
현대 사회는 문앞에서 상품을 효율적으로 배송하는 데 익숙해졌습니다. 그러나 그러한 효율성을 실현하려면 수학적 문제, 즉 모든 목적지 사이에 가능한 최상의 경로가 무엇인지를 해결해야 한다는 사실을 알고 계셨습니까? "여행하는 세일즈맨 문제"로 알려진 이것은 "조합 최적화"(CO) 문제로 알려진 수학적 문제 클래스에 속합니다. 목적지의 수가 증가함에 따라 가능한 경로의 수가 기하급수적으로 증가하고 최적의 경로를 철저히 검색하는 무차별 대입 방법은 비실용적이 됩니다.
-대신 "어닐링 계산"이라는 접근 방식을 채택하여 철저한 검색 없이 최적의 경로를 빠르게 찾습니다. 그러나 Tokyo Tech 연구원이 수행한 수치 연구에 따르면 많은 어닐링 계산 방법이 있지만 광범위한 종류의 CO 문제를 해결하는 데 적합한 방법은 없습니다. 따라서 이러한 다양한 문제를 해결하기 위해 다중 어닐링 방법(다중 정책 메커니즘)을 특징으로 하는 어닐링 메커니즘이 필요합니다. 다행스럽게도 Tokyo Institute of Technology(Tokyo Tech)의 Kazushi Kawamura 조교수와 Masato Motomura 교수가 이끄는 동일한 연구팀이 이러한 다중 정책 접근 방식 또는 "변성 어닐링"을 특징으로 하는 새로운 어닐러를 보고했습니다.
그들의 연구 결과는 Proceeding of ISSCC2023 에 발표되었으며 다가오는 2023 International Solid-State Circuits Conference에서 발표될 예정입니다. "어닐링 계산에서 CO 문제는 (의사) 스핀 벡터 측면에서 에너지 함수로 표현됩니다. 우리는 처음에 무작위 스핀 벡터 구성에서 시작한 다음 확률적으로 업데이트하여 (의사) 감소시켜 최소 에너지 상태를 찾습니다. 이것은 뜨거운 금속이 제어된 방식으로 냉각되는 금속의 어닐링 공정을 밀접하게 반영합니다."라고 Kawamura 박사는 설명합니다. "Amorphica라는 우리의 어닐러는 우리 팀이 제안한 새로운 방법을 포함하여 여러 어닐링 방법을 특징으로 합니다. 이것은 당면한 특정 CO 문제에 대한 어닐링 방법을 채택할 수 있는 능력을 제공합니다." 팀은 이전 annealer의 한계, 즉 적용 가능성이 몇 가지 CO 문제에만 제한된다는 Amorphica를 설계했습니다. 이것은 첫째로 이러한 어닐러가 로컬 연결형이기 때문에 로컬 스핀 간 결합이 있는 스핀 모델만 처리할 수 있습니다.
또 다른 이유는 어닐링 방법과 파라미터 제어 측면에서 유연성이 없다는 것입니다. 이러한 문제는 전체 연결 스핀 모델을 사용하고 미세하게 제어 가능한 어닐링 방법 및 매개변수를 통합하여 Amorphica에서 해결되었습니다. 또한 연구팀은 기존 어닐링 방법의 수렴 속도와 안정성을 향상시키기 위해 "비율 제어 병렬 어닐링"이라는 새로운 어닐링 정책을 도입했다. 또한 Amorphica는 칩 간 데이터 전송이 감소된 다중 칩 완전 연결 시스템으로 확장될 수 있습니다.
-연구원들은 Amorphica를 GPU에 대해 테스트하면서 전력 소비량 (1/500)만 사용하면서 최대 58배 더 빠르다는 것을 발견했습니다 .
즉, 약 30,000배 더 에너지 효율적입니다. "Amorphica와 같은 완전 연결 어닐러를 사용하면 불규칙한 경우에도 스핀 간 결합의 임의의 토폴로지와 밀도를 처리할 수 있습니다. 그러면 관련 문제와 같은 실제 CO 문제를 해결할 수 있습니다. 물류, 금융, 기계 학습 에 이르기까지 "라고 Motomura 교수는 결론을 내립니다.
추가 정보: Amorphica: 4-Replica 512 완전히 연결된 스핀 336MHz 변성 어닐러, 프로그래밍 가능한 최적화 전략 및 압축 스핀 전송 다중 칩 확장, ISSCC2023 진행. 컨퍼런스: www.isscc.org/ 도쿄공업대학 제공
https://phys.org/news/2023-02-multi-policy-based-annealer-real-world-combinatorial-optimization.html
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메모 2302181934 나의 사고실험 oms 스토리텔링
광범위한 조합 최적화(CO) 문제를 빠르고 효율적으로 해결하기 위해 Amorphica라고 명명된 어닐러가 개발되었다.이는 특정 목표 CO 문제에 따라 매개변수를 미세 조정할 수 있는 능력이 있으며 물류, 금융, 기계 학습 등에 잠재적으로 응용할 수 있다.
GPU에 대해 테스트하면서 전력 소비량 (1/500)만 사용하면서 최대 58배 더 빠르다는 것을 발견했다. 그러면 전력 소비량 (1/500)보다 덜 사용하면서 더 빠를수 없을까?
조합 최적화(CO) 문제의 궁극적인 해법의 단위는 샘플링 oms이다. 미세조정을 하여 최적화에 접근방식을 가지는 게 아니라, 본래 선언적으로 정의된 모든 방향의 나타난 oms로 최적상태가 존재한다. 한점에서든지, 거대한 표면에서든지 최적 상태는 oms로 발현된다.
Samplea.oms (standard)
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sample c.oss (standard)
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