Dye‐sensitized solar cells as promising candidates for underwater photovoltaic applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Harvesting solar energy using photovoltaic (PV) cells is the simplest, efficient, and reliable approach to power marine electronics. Installing PV above or under water provides cooling and cleaning to sustain the power conversion efficiency. Previous work on commercially available silicon‐based PV quantified the performance of PV with different submerged environments and showed promising results in harvesting available underwater solar energy. Subsequent, theoretical studies point to enormous potential of using wide‐band‐gap PV in underwater conditions. With this motivation, herein for the first time, a dye‐sensitized solar cells (DSSCs) employing wide‐bandgap ruthenium sensitizers (1.8 eV) have been tested under submerged conditions. The DSSCs were characterized under submerged conditions up to 20 cm. Four replicates provided data detailing DSSCs potential for underwater PV applications when compared with the previously collected data for monocrystalline, polycrystalline, and amorphous silicon PV. Although the light intensity under water decreases with an increase in depths, the rate of decrease in power output for DSSCs was only 40.68%, which was less than the traditional monocrystalline and polycrystalline silicon PV by approximately 20–25%. Also, compared with amorphous silicon PV, DSSCs showed a slightly better performance by 2–3%, clearly displaying the capability of DSSCs to harvest indirect/diffused lights in comparison with the conventional PVs. Compared with the conventional PVs, indigenously fabricated DSSCs showed tremendous relative increase in performance in underwater conditions. Further work is underway to further optimize DSSCs even though it can be concluded that with added advantages of simple fabrication process and cost‐effectiveness, DSSCs have enormous future potential for underwater PV applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».