光伏组件的长期可靠性至关重要，其中聚合物组件在确保这一可靠性方面发挥着关键作用。因此，开发能够无损检测材料老化的方法显得尤为宝贵。一项最新研究提出并验证了一种利用近红外（NIR）光谱和化学计量学技术来识别光伏封装胶膜和背板中老化效应的方法。该研究通过主成分分析（PCA）和随机决策森林（RDF）算法处理预处理后的近红外光谱，成功检测到了变化及其化学或物理起源。
通过对乙烯 - 醋酸乙烯酯（EVA）或聚烯烃弹性体（POE）封装胶膜以及聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）背板进行加速湿热和紫外老化测试，研究人员发现特定近红外光谱区域出现了由降解引起的变化。例如，羟基（-OH）组合区域（5000–5300 cm⁻¹）的变化被用于区分水解降解与物理吸水；而在紫外老化的PET中，羰基（C=O）组合区域（5200–5310 cm⁻¹）的变化则被确认为光氧化作用。这些发现通过与破坏性分析的互补验证，证实了观测到的光谱偏移确实源于化学变化。结果表明，近红外光谱结合化学计量学技术，能够实现光伏组件中严重聚合物老化的无损识别。
近红外光谱作为一种振动光谱方法，已在制药、食品、农业、纺织和聚合物等多个领域拥有数十年的应用历史。其主要工业应用包括质量控制、材料识别和湿度测定。随着数据处理能力和计算速度的提升，近红外光谱结合机器学习技术已成为极具价值的工具。例如，近红外高光谱成像技术能够近乎同时地进行测量和分类决策，使其在食品加工和废塑料分拣中成为重要仪器。然而，利用近红外光谱分析塑料老化效应仍是一个较新的研究领域，因为检测有机或聚合物化合物的化学变化在近红外区域比在中红外（MIR）区域更具挑战性。
尽管近红外光谱中的倍频和合频带强度较低、较宽且常发生重叠，使得检测材料老化引起的变化更为困难，需要复杂的数据预处理和多变量数据分析，但它具有显著优势。其毫米级的深穿透深度使得无损检测多层薄膜或层压板的所有层、玻璃板后的层以及玻璃瓶内材料成为可能。此外，无需样品制备即可进行现场测量，这使其非常适合现场应用。近年来，随着近红外高光谱成像在废塑料分拣中的使用增加，多项研究调查了塑料老化和相关的聚合物降解如何影响其近红外光谱及分类结果，证实了基于近红外光谱吸收区分降解和非降解样品的可行性。
随着光伏发电成为****的可再生能源，光伏组件的稳定性与可靠性对于确保长寿命和能源供应安全至关重要。近年来，光伏组件中新材料或新组合的使用急剧多样化，这不仅需要分析来自真实或加速老化组件的电气数据，还需要理解封装胶膜和背板等聚合物材料的老化，因为许多组件层压板的失效模式源于这些部分。虽然目前常通过实验室内的详细破坏性材料分析来检测化学（如水解、光氧化）或物理（如吸水、结晶度变化）老化过程，但无损分析，特别是无需拆卸和更换组件的直接现场分析，是时间成本和经济效益最高的方法。
目前，针对加速老化或自然风化后的材料老化/降解的无损分析主要采用（i）封装胶膜的紫外荧光（UVF）成像和拉曼光谱，以及（ii）背板表面的衰减全反射红外（ATR-IR）光谱和/或颜色测量。由于近红外光谱具有深入材料层压板的穿透能力，它能够分析整个组件背面（背板层和背面封装胶膜）和前部封装材料，尽管现场样品处理非常简单，却能提供宝贵信息。近期，已有方法利用近红外光谱识别背板和/或封装胶膜的成分，使其成为入库检验、安装组件状况评估、预测性维护以及寿命终结管理的有价值工具。
然而，利用无损近红外测量和**评估算法确定老化类型和老化模式的关键步骤此前尚属空白。本研究旨在超越聚合物识别和分类，证明近红外光谱不仅能检测老化效应，还能识别光伏组件聚合物中潜在的机制相关降解路径。研究引入了一个系统的数据分析框架，结合数据预处理与随机决策森林机器学习模型，以识别应力相关的光谱特征，并通过变量重要性分析评估其化学相关性。实验分析表明，在针对特定应力源（如湿气或结合热量的紫外辐射）暴露后，光谱会发生特定变化。为了将这些光谱变化归因于特定的降解过程，研究使用中红外光谱（MIR）或差示扫描量热法（DSC）等破坏性分析方法作为参考方法，验证了新开发的近红外数据分析方法。
在典型光伏聚合物近红外光谱分析中，EVA和POE在5800 cm⁻¹处均有一个显著的宽峰，这是CH₂伸缩振动的一级倍频。PET的光谱则更为复杂，其6020 cm⁻¹处的峰可归因于芳香环=C–H振动的一级倍频，而5250和5120 cm⁻¹处的弱吸收则对应于C=O振动的二级倍频。由于近红外光谱特征不明显且重叠，数据预处理至关重要。本研究采用一阶导数（平滑系数为5）以清晰展示光谱变化并消除基线效应，同时使用标准正态变量（SNV）进行二次验证。主成分分析（PCA）作为无监督学习方法，能有效将高维数据可视化并识别聚类，但容易受背景（如不同太阳能电池类型）等混杂变量影响。随机决策森林（RDF）作为集成学习方法，通过结合多个弱决策树解决了过拟合问题，能更准确地对光谱数据进行分类和回归分析。
对于中国光伏产业而言，随着组件装机规模持续扩大，存量组件的运维与失效分析已成为行业痛点。传统实验室破坏性检测成本高、周期长，难以满足大规模现场快速筛查需求。该技术通过非接触、无损的方式，利用近红外光谱精准定位封装胶膜水解或背板光氧化等关键失效机理，为建立组件全生命周期健康档案提供了强有力的技术支撑。未来，若能将此方法集成至便携式检测设备，将极大提升中国光伏运维团队对早期故障的识别能力，降低度电成本，保障电站长期收益。