地球温暖化と気候変動は、おそらく今日人類が直面している主要な課題であり、人為起源の CO2 の削減が必要です。 大気への排出。エネルギー需要の増加に伴い、二酸化炭素排出量の少ない再生可能エネルギーを開発する必要があり、その中でも太陽エネルギーは実行可能な選択肢となります。これが、ソーラー技術の市場が過去 20 年間で成長している理由です。
ただし、それらの展開は、生成されたエネルギーのコストに依存します。これは、材料とコンポーネントの寿命に直接関係しています。プラントを収益性の高いものにするために、耐用年数は約 20 年から 30 年に達することを目標としています。太陽光発電または集光型太陽光発電 (PV または CSP) 発電所のいずれかである太陽光発電所のエネルギー生産は、現場で利用可能な太陽放射によっても影響を受けます。この資源のレベルが高い地球上の場所は、温度、湿度、紫外線などのストレス要因が多く、植物の寿命を短くする可能性がある非常に攻撃的な環境でもあるため、パラドックスがあります.
PV パネルや CSP プラント用のソーラー ミラーなど、新しいソーラー技術が開発された場合、材料が現場で劣化するのに何年もかかるのを待つよりも早く、その寿命を評価する必要があります。材料に対する応力要因の影響を予測する方法は、加速試験を実行することです。通常、実験装置で応力のレベルを上げるか、サイクル数を増やします。発電所の設置を検討している場所に応じて、関心のある応力要因とテストする要因。このようなテストの目的は、関心のあるサイトと比較したテストの劣化法則または加速係数のいずれかを決定することです。これは式 (1) で定義できます。
ここで A 加速係数、現場での故障までの時間、およびテストでの故障までの時間です。現場での故障までの時間は寿命に等しいため、明らかに不明であるため、ストレス レベルの定量化を時間に関連付けるには関係が必要です。ソーラーミラーの場合、このアプローチは比較的新しいため、私たちの知る限り、文献には既存の法律はありません.これが、ミラーに適用される主な応力要因の法則とモデルの包括的なレビューを策定するために、電子デバイス、ポリマー材料、PV などの成熟度の高い他の分野に注目した理由です。
温度は、多くの物理的または化学的プロセスの劣化速度を高めるため、最も一般的なストレス要因です。一般的に使用されるモデルは、式 (2) で表されるアレニウスの関係です:
ここで、 は運動定数、周波数係数、見かけの活性化エネルギー、完全気体定数、および温度です。動力学的定数は、反応速度を通じて時間にリンクされているため、単純な反応順序で決定できます。次に、式 (1) と (2) を組み合わせて温度の加速係数を計算し、式 (3) を得ることができます。
加速試験中の温度が現場の平均温度よりも高い場所。この関係は、劣化メカニズムに依存するパラメーターを表します。つまり、その値は対象の材料だけでなく、温度範囲によっても変化する可能性があります。このようなパラメーターは、寿命の予測を行う前に、新しいシステムごとに決定する必要があります。これは、寿命予測のために実行される加速試験の温度を含む範囲で選択された、いくつかのレベルの温度での試験を使用して行うことができます。
モデルは、劣化メカニズムの変化による間違いを避けるために物理化学的プロセスに基づいている必要がありますが、これはかなり複雑な作業であるため、利用可能なモデルのほとんどは経験的なものです。経験的モデルは、それらを確立することを可能にしたデバイスと条件に完全に適合する可能性がありますが、他のシステムには慎重に適用する必要があります。これが、ソーラーミラーに関するさまざまなモデルの批判的分析も書かれている理由です.この作業は、温度、放射照度、湿度、水、および化学的ストレス要因に対して実現されており、これらすべてのモデルを結合してグローバルな表現を得るという問題もすぐに解決されました.
この作業が、コミュニティがソーラー素材とコンポーネントの耐久性を評価して、その性能を向上させるのに役立つことを願っています.
