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Cellules photovoltaïques organiques transparentes à haute performance : exploration du rôle de l'ingénierie optique // High-performance transparent organic photovoltaics: exploring the role of optical engineering

ABG-131115
ADUM-65204
Sujet de Thèse
16/04/2025
Université de Lille
Villeneuve d'Ascq - France
Cellules photovoltaïques organiques transparentes à haute performance : exploration du rôle de l'ingénierie optique // High-performance transparent organic photovoltaics: exploring the role of optical engineering
  • Informatique
photovoltaïque organique, photonique, plasmonique métal-oxyde, fabrication salle blanche, caractérisation optique, machine learning
Organic photovoltaics, photonics, metal-oxyde plasmonics, Clean-room nanofabrication, Optical caracterisation, Machine learning

Description du sujet

Le photovoltaïque intégré aux bâtiments est un domaine émergent de la recherche sur les énergies renouvelables, susceptible d'améliorer considérablement l'efficacité énergétique des bâtiments, de relever les défis de l'urbanisation mondiale et de contribuer à l'objectif de neutralité carbone. Il repose sur l'utilisation de cellules solaires organiques dont la transparence est assurée par les bandes d'absorption sélectives des semi-conducteurs organiques (ST-OPV). Cette transparence leur confère l'avantage unique d'être facilement intégrées aux vitrages des bâtiments contrairement aux cellules opaques constituées de matériaux inorganiques tels que le silicium. Cette thèse se concentrera sur le développement de ST-OPV à haute performance, avec un accent particulier sur l'utilisation de l'ingénierie optique pour améliorer l'efficacité du dispositif. La candidate ou le candidat explorera des stratégies d'ingénierie optique avancées visant à améliorer l'absorption de la lumière infrarouge tout en maintenant une transparence élevée dans le visible, critère déterminant pour pouvoir intégrer ces dispositifs dans les façades et les fenêtres de bâtiments.

La thèse couvre les éléments suivants :
- Conception optique à haut rendement pour le ST-OPV : ce volet se concentre sur le développement d'un modèle d'analyse optique permettant l'optimisation d'un nombre important de paramètres des ST-OPV, en cherchant le meilleur compromis entre différents indicateurs de performance. En combinant les prédictions théoriques avec une validation expérimentale réalisée à l'université de Shanghai, l'étude vise à améliorer l'absorption dans le proche infrarouge et la transparence dans le visible, et ainsi prédire les structures optimales pour un ST-OPV à haute performance.
- La simulation du couplage entre les propriétés plasmoniques de nanostructures d'oxydes métalliques et la couche photoactive de ST-OPVs: cet axe vise à explorer l'incorporation de nanostructures plasmoniques d'oxydes métalliques dans la couche photoactive afin d'améliorer son absorption de la lumière dans le proche infrarouge tout en maintenant la transparence de la lumière visible. Ces nanostructures, accordables par dopage, sont de tailles suffisamment petites par rapport à l'épaisseur de la couche photoactive et d'une grande stabilité chimique. Leur géométrie sera choisie pour maximiser les propriétés de diffusion omnidirectionnelles de la lumière.
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Building-integrated photovoltaics is an emerging field in renewable energy research, with the potential to significantly improve the energy efficiency of buildings, address the challenges of global urbanization, and contribute to the goal of carbon neutrality. It relies on the use of organic solar cells whose transparency is ensured by the selective absorption bands of organic semiconductors (ST-OPV). This transparency gives them the unique advantage of being easily integrated into building glazing, unlike opaque cells made of inorganic materials such as silicon. This thesis will focus on the development of high-performance ST-OPV, with a particular emphasis on the use of optical engineering to improve device efficiency. The candidate will explore advanced optical engineering strategies aimed at enhancing infrared light absorption while maintaining high transparency in the visible range, a crucial criterion for integrating these devices into building facades and windows.

The thesis covers the following elements:
- High-efficiency optical design for ST-OPV: This section focuses on developing an optical analysis model to optimize a large number of ST-OPV parameters, seeking the best trade-off between different performance indicators. By combining theoretical predictions with experimental validation conducted at the University of Shanghai, the study aims to improve absorption in the near-infrared and transparency in the visible range, thereby predicting optimal structures for high-performance ST-OPV.
- Simulation of the coupling between the plasmonic properties of metal oxide nanostructures and the photoactive layer of ST-OPVs: This axis aims to explore the incorporation of plasmonic metal oxide nanostructures into the photoactive layer to enhance its absorption of near-infrared light while maintaining visible light transparency. These nanostructures are tunable through doping, sufficiently small in size relative to the thickness of the photoactive layer, and have high chemical stability. Their geometry will be chosen to maximize the omnidirectional light scattering properties.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Nature du financement

Précisions sur le financement

Financement d'un établissement public Français

Présentation établissement et labo d'accueil

Université de Lille

Etablissement délivrant le doctorat

Université de Lille

Ecole doctorale

632 ENGSYS Sciences de l'ingénierie et des systèmes

Profil du candidat

La candidate ou le candidat devra avoir idéalement des bases solides en électromagnétisme, nanooptique, physique du solide, ainsi des compétences en informatique, notamment ce qui concerne les méthodes d'apprentissage par machine learning. Une expérience de fabrication en salle blanche et de caractérisation est également souhaitable.
The candidate should ideally have a strong foundation in electromagnetism, nano-optics, solid-state physics, as well as computer skills, particularly in machine learning methods. Experience in cleanroom fabrication and characterization is also desirable.
04/05/2025
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