Batteries to Keep Solar‐Driven Water Splitting Running at Night: Performance of a Directly Coupled System
Notice bibliographique
Résumé
Direct solar‐powered hydrogen generation (so‐called “green” hydrogen) is promising as a renewable fuel that can be generated anywhere there is sunshine and water. Many attempts are made to integrate a water electrolyzer (EC) and solar cell at different levels (a so‐called artificial leaf) to take advantage of the reduced losses from the lack of wiring and optionally increased portability afforded by an integrated unit. However, in many cases, EC catalysts degrade as electrodes depolarize when shut down at night. Much less attention is paid to the need for a minimum current across the EC under insufficient illumination to prevent excessive cyclic degradation. Directly coupling a battery to keep an artificial leaf running at night can address this need and, in theory, also increase solar‐to‐hydrogen (STH) efficiency. A seven‐cell silicon heterojunction module, two bifunctional NiFeMo ECs in series, and a commercial Li‐ion NMC battery are selected to provide the same amount of solar output power despite different working voltages and tested in a series of simulated diurnal cycles. The increased average STH efficiency per cycle (11.4% vs. 10.5% without the battery) is analyzed and discussed with implications for future artificial leaf design and implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».