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Enregistrement W3193794205 · doi:10.1021/acsenergylett.1c00869

Design and Utilization of Infrared Light for Interfacial Solar Water Purification

2021· article· en· W3193794205 sur OpenAlexaff
Xiuqiang Li, Thomas Cooper, Wanrong Xie, Po‐Chun Hsu

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesalinationSolar stillEnvironmental scienceRadiative coolingSolar desalinationProcess engineeringSolar energySustainabilityCarbon footprintWater desalinationEngineering physicsEngineeringGreenhouse gasMeteorologyChemistryPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clean drinking water is increasingly perceived as one of the most critical global challenges. Direct solar desalination with a minimal carbon footprint is a promising technology to alleviate the water challenge. However, this technology still faces a series of problems, such as poor salt-rejection of the absorber and low condensation efficiency and water output. Currently, the design and utilization of infrared light shows unique advantages in solving these problems. With this background, this Focus Review aims to summarize the state-of-the-art progress of three infrared-light-based strategies for direct solar desalination: the use of selective absorbers to obtain higher solar-to-vapor conversion efficiency, the use of radiative energy to indirectly heat the water to resolve the salt-rejecting problem of the absorber, and use of radiative cooling to enhance the output of freshwater. Also, unsolved scientific and technical issues associated with the outlook in these directions are discussed, with the hope of further promoting direct solar desalination for sustainability and global welfare.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations54
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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