Harnessing Sun’s Energy with Quantum Dots Based Next Generation Solar Cell
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Our energy consumption relies heavily on the three components of fossil fuels (oil, natural gas and coal) and nearly 83% of our current energy is consumed from those sources. The use of fossil fuels, however, has been viewed as a major environmental threat because of their substantial contribution to greenhouse gases which are responsible for increasing the global average temperature. Last four decades, scientists have been searching for alternative sources of energy which need to be environmentally clean, efficient, cost-effective, renewable, and sustainable. One of the promising sustainable sources of energy can be achieved by harnessing sun energy through silicon wafer, organic polymer, inorganic dye, and quantum dots based solar cells. Among them, quantum dots have an exceptional property in that they can excite multiple electrons using only one photon. These dots can easily be synthesized, processed in solution, and incorporated into solar cell application. Interestingly, the quantum dots solar cells can exceed the Shockley-Queisser limit; however, it is a great challenge for other solar cell materials to exceed the limit. Theoretically, the quantum dots solar cell can boost the power conversion efficiency up to 66% and even higher to 80%. Moreover, in changing the size of the quantum dots one can utilize the Sun’s broad spectrum of visible and infrared ranges. This review briefly overviews the present performance of different materials-based solar cells including silicon wafer, dye-sensitized, and organic solar cells. In addition, recent advances of the quantum dots based solar cells which utilize cadmium sulfide/selenide, lead sulfide/selenide, and new carbon dots as light harvesting materials has been reviewed. A future outlook is sketched as to how one could improve the efficiency up to 10% from the current highest efficiency of 6.6%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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