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Enregistrement W109095409

Energy Harvesting and Modeling of Photosynthetic Power Cell

2013· dissertation· en· W109095409 sur OpenAlexfundno aff
Arvind Vyas Ramanan

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésPhotosynthesisRenewable energyPhotosystemThylakoidEnvironmental scienceBotanyChemistryBiologyPhotosystem IIChloroplastEcologyBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for energy is inevitable for mankind. Climate change, depletion of natural resources, pollution and other factors have created the necessity to look for energy from renewable sources. Furthermore, there are challenges aplenty in the field of renewable energy as renewable energy sources are unpredictable, non-dependable and limited such as wind, solar photo voltaic and tidal power. Apart from these there are few unconventional renewable energy sources that have not been explored thoroughly or exploited. The photosynthetic power cell is one among them.
\nThe photosynthetic power cell (PSC) harvests the energy produced at the lowest level of the food cycle which is “photosynthesis” in plants. The photosynthetic power cell extracts the energy produced during photosynthesis and respiration in form of electrical energy. The developed device differs from other published works in terms of improved performance, fabrication technique and material of structure. The two main types of sources used in the photosynthetic power cell are aerobic unicellular organisms (e.g. algae and cyanobacteria) and sub-cellular thylakoid photosystems / chloroplasts isolated from plant cells (e.g. spinach plant’s sub-cellular thylakoid photosystems isolated from the plant cells). The photosynthetic power cell produces energy under both dark and light conditions. The developed PSC is a polymer based structure instead of silicon, integrating the conventional MEMS processes with polymers. The principle of the operation of the device is based on ‘photosynthesis’. Photosynthesis and respiration both involve electron transfer chains. The electrons are extracted with the help of electrodes and a redox agent, and a power electronic converter is designed to harvest the energy. The developed device is capable of producing an open circuit voltage of 0.9 volts and about 200 μW of peak power. The μPSC has an active area of 4.84 cm2 which approximately translates to a power density of 400 mW/m2. This makes it as one of the best performing μPSC. The other top performing μPSC devices report power densities between 100 to 250 mW/m2.
\nIn order to harvest energy from μPSC, power electronic converters are a necessity. Three different power electronic topologies are investigated to find the feasibility of energy harvesting using μPSC. Also, the cell should be operated at the maximum power point in order to get the best results. Common maximum power point tracking (MPPT) techniques as well as a novel MPPT technique is devised and tested for the energy harvesting application using μPSC.
\nIn this thesis work, the device’s working principle, fabrication of the device and testing of the developed prototype along with the design and development of the power electronic converters with MPPT algorithm for energy harvesting application with μPSC are presented. A short introduction, basic photosynthesis process, background and history of μPSC are discussed in first chapter. The cell design, construction, working and fabrication of the cell are discussed in the second chapter. The third chapter deals with the experimental set up, characterization and testing of the cell. In the fourth chapter, modeling, analysis, simulation of PSC is executed. Analysis, identification and simulation of suitable power electronic converters with MPPT are investigated in the fifth chapter. Conclusions, future work form the epilogue.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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