激光划刻工艺革新：20.24%高效钙钛矿组件的长期稳定性突破

钙钛矿太阳能电池（PSCs）虽已实现26.1%的小面积效率，但其向大组件的转化中仍面临>6%的效率损失。这种"电池-组件"(CTM)效率鸿沟成为产业化的核心障碍。研究发现，传统组件制备中的激光划刻工艺（尤其是P3顶电极隔离步骤）会引发钙钛矿材料热降解，但机制不明。本文通过调控激光脉冲重叠度，结合美能钙钛矿在线PL测试机评估激光刻划过程引起的材料缺陷和界面状态。首次揭示了低激光暴露策略提升开路电压VOC和稳定性的物理根源，成功开发出效率20.24%的微型组件，为产业化突破提供关键技术支撑。

激光划刻工艺

(a)两步 P3 激光划刻过程示意图(b)P3 激光划刻引起的损伤机制(c)P3 激光划刻对激光功率的依赖性(d)基于脉冲重叠的实际线划刻机制的示意性解释(e)通过改变激光功率和扫描速度获得的 P3 划刻特征的 OM（反射模式）和 SEM 图像(f)(e)中情况的 P3 激光划刻中心区域的横截面 SEM 图像

激光划刻通过P1（底电极隔离）-P2（层间导通）-P3（顶电极隔离）三步实现组件单片互连。其中，P3步骤需移除金（Au）顶电极以隔离相邻子电池，却面临双重矛盾：材料损伤困境：皮秒（ps）激光热扩散会诱导钙钛矿分解；死区最小化需求：传统高重叠激光（脉冲突覆>44%）导致Au脱落，使死区扩大75%。关键发现：通过532 nm ps激光的脉冲重叠度（由扫描速度调控）可精确控制热影响区：> 高重叠（扫描速度≤1 m/s）：激光直接照射钙钛矿，引发不可逆降解> 低重叠（≥2 m/s）：激光仅移除Au层，钙钛矿受热扩散影响微弱

低重叠策略提升电学性能

Millennial Solar

(a)P3刻划测试示意图：采用不同激光功率的J-V曲线对比：(b) 0.05 W (0.08 J·cm⁻²) 在1 m·s⁻¹和2 m·s⁻¹扫描速度下的刻划前后曲线；(c) 0.4 W (0.64 J·cm⁻²) 在相同扫描速度下的刻划前后曲线；(d) 经62天暗态空气环境老化后，不同激光参数组的J-V曲线；(e) 不同激光功率与脉冲重叠度条件下VOC随老化时间的变化

通过对比0.05–0.6 W激光功率与1–2 m/s扫描速度的组合，结果发现：

该现象打破传统认知——低功率（0.05 W）联合低重叠（速度2 m/s） 可推动老化后VOC不降反升。这种“反常现象”的物理根源成为后续研究焦点。

PbI₂钝化效应与稳定性关联

Millennial Solar

(a–d) 不同激光参数下P3刻划后（老化样本）钙钛矿组件的截面透射电子显微镜及元素分布图(e–h) 不同激光参数刻划区域的光学显微镜与光致发光分布PL 图

通过光致发光图谱（PL）和透射电镜-能谱（TEM-EDX）表征，揭示关键机制：> 高重叠区域：钙钛矿大面积暴露于激光，直接热降解导致PbI₂缺失；> 低重叠区域：金电极选择性移除后，残留钙钛矿在环境作用下原位生成PbI₂钝化层。钝化效应验证：> PL图谱显示低重叠区PbI₂特征峰（475 nm）强度提升3倍；> EDX证实PbI₂富集于P3边界，填补晶界缺陷；> 添加PbI₂的对照组电池效率提升0.8%，佐证钝化效果。该过程本质是激光规避策略触发自钝化反应：PbI₂作为钝化层抑制载流子复合，同时阻隔氧气/水分子侵蚀。

20.24%效率钙钛矿组件

Millennial Solar

(a) 全激光刻划钙钛矿太阳能组件制备流程（刻划步骤：P1–P2–P3序贯加工）(b) 单片互联组件等效电路模型：(c) 参比电池与组件性能对比（低功率+低激光重叠度条件下的效率η与开路电压VOC随时间变化）(d) 最优P3刻划参数下的最佳组件J-V曲线：

基于上述发现，团队开发全激光划刻组件：> P1/P2步骤：532 nm纳秒激光（ITO隔离）与皮秒激光（层间导通）协同；> P3步骤：严控0.05 W功率+2 m/s扫描速度（脉冲突覆<1%）。所得5 cm²微型组件实现：>初始效率19.29%（反向扫描） →老化18天后跃升至20.24%；> 开路电压VOC达4.45 V（子电池均压1.11 V）；> 50天内效率持续增长，证明钝化反应持续增益。至此，钙钛矿组件首次实现效率提升与长期稳定的双重突破。本工作通过创新性关联激光脉冲重叠度-钙钛矿热损伤-PbI₂钝化效应和光致发光PL数据帮助验证激光刻划参数的优化，确立了低重叠P3刻划提升钙钛矿组件稳定性的物理机制，并为20%+高效组件奠定工艺基础。未来需深入量化PbI₂的退化机制，并攻克规模化制造中的界面工程难题。

美能钙钛矿在线PL测试机

Millennial Solar

在线PL缺陷检测通过非接触、高精度、实时反馈等特性，系统性解决了太阳能电池生产中的速度、良率、成本、工艺优化与稳定性等核心痛点，并且结合AI深度学习，实现全自动缺陷识别与工艺反馈。

• PL高精度成像：采用线扫激光，成像精度＜50um/pix，（成像精度可定制）
• 高速在线PL检测缺陷：检测速度≤ 2s，漏检率< 0.1%；误判率< 0.3%
• AI缺陷识别分类训练：实现全自动缺陷识别与工艺反馈

美能钙钛矿在线PL测试机在此实验中的核心作用是定量评估激光刻划的质量，并通过缺陷识别指导工艺改进，提升钙钛矿太阳能组件的效率和可靠性。

原文参考：Laser Scribing for Perovskite Solar Modules of Long-TermStability

*特别声明：「美能光伏」公众号所发布的原创及转载文章，仅用于学术分享和传递光伏行业相关信息。未经授权，不得抄袭、篡改、引用、转载等侵犯本公众号相关权益的行为。内容仅供参考，若有侵权，请及时联系我司进行删除。