Harnessing Sun’s Energy with Quantum Dots Based Next Generation Solar Cell
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».