Computational design and development of high-performance polymer-composites as new encapsulant material for concentrated PV modules
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
A computational design methodology is reported to propose a high-performance composite for backside encapsulation of concentrated photovoltaic (CPV) systems for enhanced module life and electrical power. Initially, potential polymer composite systems that are expected to provide the target properties, such as thermal conductivity, coefficient of thermal expansion, and long-term shear modulus are proposed using in-house built design codes. These codes are based on differential effective medium theory and mean-field homogenization, which lead to the selection of matrix, filler, volume fractions, and type of particulates. Thermoplastic polyurethane (TPU) loaded with ceramics fillers of a minimum spherical diameter of 6 μm are found potential composites. Some representative samples are synthesized through the melt-mixing and compression-molding route and characterized. The target properties including thermal conductivity, coefficient of thermal expansion, viscoelastic parameters, and long-term shear modulus are measured and used to evaluate the performance of CPV modules using previously published finite element model. The proposed composite can drag the cell temperature down by 5.8 °C when compared with neat TPU which leads to a 4.3% increase in electrical power along with a reasonable module life. It is expected that this approach will make a baseline for the effective production of polymer composites in various industrial applications.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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