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Enregistrement W3048102689 · doi:10.3390/en13164131

Emerging Photovoltaic (PV) Materials for a Low Carbon Economy

2020· article· en· W3048102689 sur OpenAlexfundno aff
Ilke Celik, Ramez Hosseinian Ahangharnejhad, Zhaoning Song, Michael J. Heben, Defne Apul

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsMcMaster UniversityNational Science Foundation
Mots-clésPEDOT:PSSPhotovoltaic systemMaterials scienceFossil fuelPolystyrene sulfonateCarbon fibersLayer (electronics)PolystyreneNanotechnologyCarbon nanotubePolymerWaste managementComposite materialElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging photovoltaic (PV) technologies have a potential to address the shortcomings of today’s energy market which heavily depends on the use of fossil fuels for electricity generation. We created inventories that offer insights into the environmental impacts and cost of all the materials used in emerging PV technologies, including perovskites, polymers, Cu2ZnSnS4 (CZTS), carbon nanotubes (CNT), and quantum dots. The results show that the CO2 emissions associated with the absorber layers are much less than the CO2 emissions associated with the contact and charge selective layers. The CdS (charge selective layer) and ITO (contact layer) have the highest environmental impacts compared to Al2O3, CuI, CuSCN, MoO3, NiO, poly (3-hexylthiophene-2,5-diyl (P3HT)), phenyl-C61-butyric acid methyl ester (PCBM), poly polystyrene sulfonate (PEDOT:PSS), SnO2, spiro-OMeTAD, and TiO2 (charge selective layers) and Al, Ag, Cu, FTO, Mo, ZnO:In, and ZnO/ZnO:Al (contact layers). The cost assessments show that the organic materials, such as polymer absorbers, CNT, P3HT and spiro-OMeTAD, are the most expensive materials. Inorganic materials would be more preferable to lower the cost of solar cells. All the remaining materials have a potential to be used in the commercial PV market. Finally, we analyzed the cost of PV materials based on their material intensity and CO2 emissions, and concluded that the perovskite absorber will be the most eco-efficient material that has the lowest cost and CO2 emissions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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