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Enregistrement W4379232010 · doi:10.1016/j.joule.2023.05.006

Low-cost photoreactors for highly photon/energy-efficient solar-driven synthesis

2023· article· en· W4379232010 sur OpenAlexaff
Paul Kant, Shengzhi Liang, M. Rubín, Geoffrey A. Ozin, Roland Dittmeyer

Notice bibliographique

RevueJoule · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHelmholtz AssociationKarlsruhe Institute of Technology
Mots-clésPhotocatalysisSolar energyProcess engineeringScale (ratio)Environmental scienceRaw materialEfficient energy useEnvironmental economicsNanotechnologyEngineeringComputer scienceMaterials scienceElectrical engineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar-driven photocatalytic processes are an emerging field that inspires hopes and dreams of a sustainable future on planet Earth. Using carbon dioxide and water as feedstocks, photocatalytic processes could deliver the energy and carbon feedstock for the future world economy. However, until today, low achieved photocatalytic efficiencies and high costs of photoreaction technology are hurdles for photocatalytic processes at scale. Within this contribution, a low-cost, milli-to-micro structured, and panel-like photoreactor concept, which is suitable for small-scale decentral and large-scale solar farm applications, is introduced. The key feature is a high achieved photocatalytic efficiency at a low design complexity and system cost. The optical modeling and analysis reveal achievable limits and prevalent loss mechanisms cumulating in a concise design guideline for the proposed photoreactors. The guideline comprehensibly establishes a connection between design parameters and performance metrics at a universal level, thereby providing a basis for adaptation and further development in the field of solar-driven photosynthesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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