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Enregistrement W4312185084 · doi:10.1002/solr.202201014

Systematic Review of Material and Structural Design in Interfacial Solar Evaporators for Clean Water Production

2022· article· en· W4312185084 sur OpenAlexaff
Yuxuan Ren, Rufan Zhou, Ruijie Yang, Tao Dong, Qingye Lu

Notice bibliographique

RevueSolar RRL · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEvaporationSolar energyEnvironmental scienceProcess engineeringVaporizationEngineering physicsMaterials scienceEnvironmental engineeringEngineeringMeteorologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rational and sustainable utilization of resources is critical for the continuous development of this society. Solar energy, as one of the renewables, shows great potential in replacing part of the traditional energy supplies since it is clean, abundant, and easily convertible to thermal, electrical, and biological energies. Using solar energy as the green driving force, interfacial solar evaporation is a promising way for clean water production to alleviate global water shortage, taking advantage of its high evaporation efficiency (more than 80%) and strong adaptability toward various water sources and fields. In recent years, various kinds of materials with diverse designs have been synthesized and applied in interfacial solar evaporation for clean water production. Herein, recent progress in interfacial solar evaporators for clean water production is systematically reviewed, based on the photothermal conversion mechanisms of solar absorbers, including carbonous, semiconductor‐based, and plasmatic ones. Furthermore, key design factors and strategies in interfacial solar evaporators are reviewed and discussed from material and structural design point of view, such as water transport, thermal management, latent heat for water vaporization, and salt accumulation. Finally, some perspectives related to resolving existing problems in the field are given.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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