Performance Evaluation of a Photovoltaic-Thermal Collector Coupled Stepped Solar Still for Indian Climatic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater scarcity is increasing across many parts of the globe; to meet this demand, seawater desalination is the best choice, and the electrical energy consumption is escalating due to urbanization and industrialization. Sustainable production of electricity and freshwater can be met by an integrating photovoltaic-thermal (PVT) module with stepped solar still (SSS). The present study focuses on the theoretical modeling of the PVT-SSS desalination system for evaluating thermal efficiency, energy efficiency, freshwater productivity, and electrical power generation. The solar still productivity will be influenced by the depth of water, insulation thickness, glass cover material, thickness and inclination, and operational factors like preheating the input water supply and water salinity. A comparative analysis has been made of summer, winter, and rainy climatic conditions of Vellore town (12.9165° N, 79.1325° E), Tamil Nadu. In the present work, a thermodynamic model based on mass and energy balance is developed for the PVT-SSS system, and it is solved by a numerical method. A Runge-Kutta technique of 4th order is employed using a Python program for solving the thermodynamic simulation model. The results from the model depict that for summer, winter, and rainy climatic seasons, the freshwater productivity of PV/T-SSS was determined to be 12.18 kg/m2day, 6.67 kg/m2day, and 2.77 kg/m2day. Also, it is found that electrical efficiency for summer, winter, and rainy seasons is 8.91%, 9.135%, and 9.53%, respectively. A maximum and minimum freshwater production of 1668 kg/m2 and 1218 kg/m2 are observed for a depth of 2 cm and 5 cm, respectively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».