Future of photovoltaic materials with emphasis on resource availability, economic geology, criticality, and market size/growth
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The reduction of greenhouse gas emissions depends largely on the availability of clean energy. To harness solar energy, photovoltaic (PV) materials (solar-grade silicon, germanium, gallium, indium, tellurium, selenium, and arsenic) must be available at a reasonable cost. Markets for these critical and specialty materials do not exceed 200,000 tonnes per year; however, they are subject to fast growth rates. Except for solar-grade silicon, PV materials are by-products of base and precious metal extraction. This is motivated in part by environmental and workplace regulations and the need to purify the main commodity to users’ specifications. Given favorable market conditions, any PV material can be derived from more than one deposit type. For example, germanium can be recovered as a by-product from bauxite, Mississippi Valley-type, clastic-dominated sediment-hosted zinc-lead, Kipushi-type, Apex-type, and other deposit types. The raw materials required to produce metallurgical-grade silicon (MG-Si), mainly quartzites, are available on all continents. The process is energy intensive, so the availability of abundant, inexpensive, and “clean” power is one of the key parameters in selecting future silicon metal plant sites. MG-Si is the starting material for the production of solar-grade silicon. Although no shortages of PV materials due to a lack of raw materials are expected in the short term, those linked to bottlenecks, geopolitical economic considerations, armed conflicts, natural hazards outside of human control, or commercialization of new technology are possible. The advent of the “circular economy” cannot eliminate the need to increase mine, smelter, and refinery production of PV materials.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle