鈣鈦礦
NEDO偕松下改善鈣鈦礦材料 太陽能電池轉換效率再突破
松下(Panasonic)公司透過與日本新能源產業技術綜合開發機構(NEDO)進行的開發專案,採用玻璃基板的輕型技術以及噴墨式列印的大面積塗覆方式,達到目前全球鈣鈦礦太陽能電池元件16.09%的高能量轉換效率,其有效面積為802cm2:長30cm×寬30cm×2mm厚。
雙方於本次專案改善鈣鈦礦太陽能電池材料。
鈣鈦礦太陽能電池具有結構優勢,因其包含發電層於其中的厚度僅為多晶矽太陽能電池的百分之一,因此該元件重量較輕;其輕巧的特性使安裝方式變得多元,如透過使用透明導電電極安裝於立面及窗戶上,可以使淨零能耗建築(ZEB)更加普及。此外,由於該技術使每一層結構皆可直接塗覆於基板上,因此相校傳統的加工技術,其生產成本便能降低。
至於該專案於製程中採用的噴墨式大面積塗覆方式可降低模組製造成本;且由於模組特性為大面積、輕巧及具高轉換效率,可以使立面等難安裝傳統太陽能板的位置上實現高效太陽能發電。
NEDO目前正著手進行「技術開發以降低高效能和高可靠性太陽能發電的發電成本」專案,以促使太陽能發電得以普及,因此得以使松下開發採用玻璃基板的輕型技術及大面積噴墨塗覆技術,包含將油墨生產以及調整用於鈣鈦礦太陽能電池模組的基板,以實現目前世界最高的16.09%能量轉換效率。
該模組特性為大面積、輕巧及具高轉換效率,因此可於立面等傳統太陽能板較難安裝的位置安裝。
透過改善鈣鈦礦層材料,松下欲使該材質的太陽能電池可以與多晶矽太陽能電池的高效率並駕其軀,並於新市場中建立實際應用的技術—透過聚焦於精準、均勻塗覆於材料中的噴墨塗覆方式,將技術應用於太陽能電池的每層架構,含玻璃基板上的鈣鈦礦層,並實現大面積模組高能量轉換效率。
綜觀以上,透過本次專案成就大面積鈣鈦礦元件的低成本及更輕的重量,NEDO偕同松下計畫開闢從未安裝及採用太陽能電池的新市場。隨著鈣鈦礦太陽能電池相關的材料研發,雙方目標是最終達到與晶矽太陽能電池一樣高的效率,並將生產成本降低至15日元/瓦。
工研院發布新世代MRAM/FRAM技術 推動新興記憶體發展
AI、5G等應用推升資訊量呈現爆炸性的成長,因應如此龐大的資料儲存、傳輸需求,在DRAM、SRAM、快閃記憶體等存在已久的記憶體技術愈顯吃力的情況下,新興記憶體備受關注。為此,工研院近期於IEEE國際電子元件會議(International Electron Devices Meeting, IEDM)上發表新一代 FRAM與MRAM 技術進展,除了引領業者創新研發方向外,也希望能藉此加快新興記憶體發展腳步。
工研院電光系統所所長吳志毅表示,5G與AI時代來臨,且產生的資料量更多、更廣,因此會有更大的儲存需求;而要有更快的運算效率,意味著記憶體的讀取速度也要再加快。因此,5G、AI的出現,驅使記憶體朝更大容量、更快讀取速度發展,也因此,各大記憶體業者開始加快並投入更多資源開發新興記憶體,能突破既有運算限制的下世代記憶體將在未來扮演更重要角色,期能在日後取代目前主流的三大記憶體產品(分別為DRAM、Flash和SRAM)。
工研院電光系統所所長吳志毅。
吳志毅說明,新興的FRAM及MRAM讀寫速度比大家所熟知的快閃記憶體快上百倍、甚至千倍。其中,FRAM的操作功耗極低,適合IoT與可攜式裝置應用,而MRAM速度快、可靠性好,適合需要高性能的場域,像是自駕車,雲端資料中心應用等,兩者都是非揮發性記憶體,均具備低待機功耗、高處理效率的優勢,未來應用發展潛力可期,而工研院也積極研發新一代的FRAM和MRAM技術,加快普及速度。
首先在MRAM技術的開發上,工研院於IEDM上發布自旋軌道轉矩(Spin Orbit Torque, SOT)MRAM相關的最新研成果。相較於台積電、三星等公司即將導入量產的第二代MRAM(STT-MRAM)技術,SOT-MRAM為全球積極研究中的最新第三代技術,以寫入電流不流經元件磁性穿隧層結構的方式運作,避免現有MRAM操作時,讀、寫電流均直接通過元件對元件造成損害的狀況,同時也具備更穩定、更快速存取資料的優勢。目前相關的技術已成功導入工研院自有的試量產晶圓廠,後續商品化的進度可期。
至於在FRAM,其具有所有新興記憶體技術中最低的操作功耗,但現有的FRAM使用鈣鈦礦(Perovskite)晶體作為材料,而鈣鈦礦晶體材料化學成分複雜、製作不易且內含的元素會干擾矽電晶體,因此提高了FRAM元件的尺寸微縮難度與製造成本。
為此,工研院在以「使用應力工程氧化鉿鋯之三維、可微縮、高可靠度鐵電記憶體技術」為題的論文中,成功以半導體製程中易取得的氧化鉿鋯鐵電材料替代現有材料,不但驗證優異的元件可靠度,並將元件由二維平面進一步推展至三維立體結構,展現出應用於28奈米以下嵌入式記憶體之微縮潛力。
另外,工研院也以「亞奈安培操作電流之氧化鉿鋯鐵電穿隧接面於記憶體內運算應用」為題的論文中,使用獨特的量子穿隧效應達到非揮發性儲存的效果,所提出的氧化鉿鋯鐵電穿隧接面可使用比現有記憶體低上一千倍的極低電流運作,並達到50奈秒的快速存取效率與大於一千萬次操作的耐久性,此元件將來可用於實現如人腦中的複雜神經網路,進行正確且有效率的AI運算。