MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3195106844 · doi:10.3390/en14175229

Elliptic Array Luminescent Solar Concentrators for Combined Power Generation and Microalgae Growth

2021· article· en· W3195106844 sur OpenAlexaff
Nima Talebzadeh, Paul G. O’Brien

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradiancePhotovoltaic systemPhotobioreactorOpticsOptoelectronicsEnergy conversion efficiencyElectricity generationRadiationPlanarBroadbandElectric powerSolar irradianceMaterials sciencePower (physics)PhysicsComputer scienceElectrical engineeringEngineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The full utilization of broadband solar irradiance is becoming increasingly useful for applications such as long-term space missions, wherein power generation from external sources and regenerative life support systems are essential. Luminescent solar concentrators (LSCs) can be designed to separate sunlight into photosynthetically active radiation (PAR) and non-PAR to simultaneously provide for algae cultivation and electric power generation. However, the efficiency of LSCs suffers from high emission losses. In this work, we show that by shaping the LSC in the form of an elliptic array, rather than the conventional planar configuration, emission losses can be drastically reduced to the point that they are almost eliminated. Numerical results, considering the combined effects of emission, transmission and surface scattering losses show the optical efficiency of the elliptic array LSC is 63%, whereas, in comparison, the optical efficiency for conventional planar LSCs is 47.2%. Further, results from numerical simulations show that elliptic array luminescent solar concentrators can convert non-PAR and green-PAR to electric power with a conversion efficiency of ~17% for AM1.5 and 17.6% for AM0, while transmitting PAR to an underlying photobioreactor to support algae cultivation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetPhotochemistry and Electron Transfer StudiesTravaux en français237 207