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现场光伏组件中多层聚酰胺基背板开裂的驱动因素：深入的降解分布分析
摘要： 由于多层结构表征的挑战性以及子?？椴忝娓丛拥氖Ｊ剑壳岸怨夥≒V）背板开裂根本原因的认识仍存在不足。本研究深入分析了现场暴露的聚酰胺基（PA基）光伏组件背板的降解分布图谱，重点识别了贯穿开裂（太阳能电池之间）的潜在驱动因素。我们从五种不同气候环境（包括湿润亚热带、夏季炎热地中海型、热带稀树草原气候及炎热干旱气候）的五个地点回收了光伏组件。通过一系列微观截面表征技术，包括化学变化、荧光强度以及距背板空气表面不同距离处的模量变化，进行了系统分析。结果表明，在开裂区域中，内层的降解迹象比外层更为显著。模量增加被确认为开裂的主要指标。此外，一项通过浸泡醋酸（乙烯-醋酸乙烯酯共聚物EVA封装材料光降解过程中产生的物质）的初步测试首次直接证明：醋酸能大幅加速化学降解并促进PA内层开裂。本研究表明，PA基背板的现场开裂可归因于循环热机械应力下化学降解与物理重排（化学结晶）的共同作用。因此，理解背板失效的异质性时，必须考虑局部微气候及层间相互作用的影响。
关键词： 乙酸、横截面、降解、光伏背板、开裂
更新于2025-09-19 17:13:59
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基于全卷积神经网络的光伏背板降解机理检测
摘要： 材料与设备会随时间老化。材料老化与性能退化对材料及系统的使用寿命具有重要影响。虽然学界普遍认同应针对材料退化特性开展研究与设计，但实际运行中的材料检测通常由技术人员人工完成。这种人工检测方式因人为主观因素容易导致研究出现误差与不确定性。本研究聚焦于通过全卷积深度神经网络架构（f-CNN）实现退化机制检测流程的自动化。我们证实该f-CNN架构能对光伏组件（PV）聚合物背板裂缝进行自动检测。该架构通过卷积块（编码器）构成的收缩路径与解码块（解码器）构成的扩展路径，实现了光伏组件背板端到端的语义检测：首先由编码器从输入图像中学习层次化语境特征，再经解码器将这些特征重建为输入图像的像素级预测。我们深入研究了编码器与解码器网络结构，以实现光伏组件背板多类别像素级退化类型预测。经验证，该f-CNN框架在像素级退化类型预测中达到了92.8%的准确率。
关键词： 光伏背板、自动化检测、降解机理、全卷积神经网络、语义分割
更新于2025-09-12 10:27:22
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实验室规模反应器中不同温度下含PVF和PVDF光伏背板材料热解与焚烧过程中氟释放的实验研究
摘要： 随着全球光伏（PV）装机量急剧增长，光伏废弃物现已成为电子废弃物类别中相对较新的组成部分。从2016年的4.5万吨开始，光伏废弃物流正迅速增加，预计到2050年将达到6000万吨。背板是由聚合物、粘合剂和底漆等多层材料构成的复合结构。广泛使用的光伏背板可分为三种核心类型：(a) KPK（Kynar?/PET/Kynar?），(b) TPT（Tedlar?/PET/Tedlar?），以及(c) PPE（PET/PET/乙烯-醋酸乙烯酯）。Kynar?和Tedlar?分别基于聚偏氟乙烯（PVDF）和聚氟乙烯（PVF）。PPE背板是无氟复合材料，主要由PET制成。随着对光伏废弃物寿命终结（EoL）处理关注度的提高，对氟聚合物的处理——这一领域尚未得到充分探索——需要更仔细地研究，以避免对环境造成损害。本研究的目的是获取光伏背板材料在作为寿命终结途径的燃烧和热解过程中释放到气相中的氟信息。因此，进行了若干实验测试，以测量在300°C、400°C、500°C和900°C（热解）以及750°C、850°C和950°C（焚烧）下氟向气相的转移情况。
关键词： 含氟聚合物、使用寿命终结处理、聚偏氟乙烯/聚氟乙烯、光伏背板、热解与焚烧
更新于2025-09-12 10:27:22