Au sein du Département des Technologies Solaires situé au Bourget du Lac, nous recherchons un alternant pour une durée de 36 mois qui travaillera sur le sujet suivant : Méthodologie pour assurer la traçabilité de l'hydrogène aux différentes étapes du processus d'intégration de cellules à hétérojunction.

Le laboratoire des procédés cellules à hétérojonction de silicium (LPH) du CEA, basé à l'Institut National de l'Energie Solaire (INES) développe des composants photovoltaïques de dernière génération à l'aide de la plateforme cellules PV premium du CEA. La technologie de cellules à hétérojonction de silicium (SHJ) est attrayante pour une production industrielle par les hauts rendements qu’elle permet d’atteindre et par le nombre limité d’étapes de fabrication.
Parmi ces étapes, le dépôt par PECVD (Plasma Enhanced Chemical Vapour Deposition) d’une couche de silicium (amorphe ou nanocristallin) hydrogéné est déterminant pour la passivation de surface du wafer. Les défauts de cette couche les plus néfastes pour le rendement final de la cellule ont été identifiés comme étant les liaisons pendantes du silicium, jouant le rôle de centre de recombinaison des porteurs de charge.

Ces défauts peuvent être passivés par des atomes d’hydrogène, révélant ainsi la grande importance du plus abondant élément de l’univers dans le domaine de l’énergie solaire. Cependant étant aussi le plus léger d’entre eux, l’hydrogène est extrêmement mobile. Ainsi, à chaque étape du procédé de fabrication, les atomes d’hydrogène peuvent diffuser dans les couches de passivation déposées par PECVD.

Il est donc impératif d’établir une méthodologie permettant d’obtenir une meilleure compréhension de l’impact des différentes étapes de fabrication des cellules sur la position et la quantité d’hydrogène de ces couches.

Plusieurs études seront nécessaires pour mener à bien cette mission :
1. Caractériser à l’aide de l’ATR-FTIR (PFNC, LETI, GRENOBLE) des couches de PECVD présentant différents degrés de porosité soumis aux différentes étapes (PVD, recuit ou Light Soaking)
2. Corréler ATR-FTIR (PFNC, LETI, GRENOBLE) et Raman (PUMA1, INES, Le Bourget du lac)
3. Réceptionner l’upgrade ATR du FTIR (LYNX4, INES, Le Bourget du lac) et comparer à ATR-FTIR (PFNC, LETI, GRENOBLE)
4. Construire une base de données liant paramètres procédés (température, puissance plasma, pression …) et propriétés matériaux (vitesse de dépôt, porosité, cristallinité …)
En fonction de l’avancement du candidat, les missions seront ajustées afin de garantir l’obtention d’un maximum de résultats dans les meilleures conditions de travail possibles.

De formation type BUT ou deux années de classes préparatoires, vous êtes à la recherche d'un contrat d'apprentissage pour environ 36 mois dans le but de valider un diplôme ingénieur.

Compétences scientifiques : matériaux, caractérisation et mise en forme de données scientifiques

Connaissances : Notion de machine learning et base de données

Vous êtes reconnu(e) pour votre : curiosité, sens du relationnel, bonne capacité d'écoute,