• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.278-278
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• 2010

3.37 eV의 와이드 밴드갭과 60 mV의 높은 엑시톤 결합에너지를 갖는 반도체인 ZnO는 화학 및 열적 안정성, 압전특성 등 다양한 특성을 갖는 물질로써, 수열합성법을 이용하여 길이 $1.5{\mu}m$, 직경 100nm의 n-type ZnO 나노와이어를 성장시켰으며, P3HT는 유기 태양전지에서 가장 많이 사용되는 고분자 도너로써 열처리를 통하여 결정화 됨에 따라, 엑시톤의 확산속도나 전하의 이동도가 증가하여 더 많은 광전류를 생성하는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 ZnO 필름이 아닌 n-type ZnO 나노와이어와 Poly(3-hexylthiophene) (P3HT)를 사용 하여 ZnO/P3HT 이종접합 태양전지를 제작하였다. 기판으로 글래스, 전극으로 ITO (Indium Tin Oxide), 나노와이어의 씨앗층으로 ZnO:Al를 스퍼터로 100nm 증착 하였다. Znc nitrate hydrate와 hexamethylenetetramine이 혼합된 수용액에서 기판을 담그고 n-type ZnO 나노와이어 성장 시키고, P3HT의 스핀 코팅조건과 열처리 온도를 변화시켜 P3HT의 두께와 결정화도가 ZnO/P3HT 이종접합 태양전지에 미치는 영향을 비교 분석 하였다.

• Clean Technology
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• v.24 no.3
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• pp.239-248
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• 2018

In this study, pervaporation experiments of water, ethanol and IPA (Isopropyl alcohol) single components and water/ethanol, water/IPA mixtures were carried out using zeolite 4A membranes developed by Fine Tech Co. Ltd. Those membranes were fabricated by hydrothermal synthesis (growth in hydrothermal condition) after uniformly dispersing the zeolite seeds on the tubular alumina supports. They have a pore size of about $4{\AA}$ by ion exchange of $Na^+$ to the LTA structure with Si/Al ratio of 1.0, and shows strong hydrophilic property. Physical characteristics of prepared membranes were evaluated by using SEM (surface morphology), porosimetry (macro- or meso- pore analysis), BET (micropore analysis), and load tester (compressive strength). Pervaporation experiments with various temperature and concentration conditions confirmed that the zeolite 4A membrane can selectively separate water from ethanol and IPA. Water/ethanol separation factor was over 3,000 and water/IPA separation factor was over 1,500 (50 : 50 wt%, initial feed concentration). Pervaporation behaviors of single components and binary mixtures were predicted using ACM (activity coefficient model), GMS (generalized Maxwell Stefan) model and DGM (Dusty Gas Model). The adsorption and diffusion coefficients of the zeolite top layer were obtained by parameter estimation using GA (Genetic Algorithm, stochastic optimization method). All the calculations were carried out using MATLAB 2018a version.