Solar Panel Recycling from Circular Economy Viewpoint: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solar energy has emerged as a prominent contender in this arena, attracting significant attention across the globe. Governments worldwide have undertaken extensive efforts to encourage the adoption of renewable energy, increasing the usage of solar panels. Despite its benefits, the deployment of photovoltaic (PV) modules generates significant waste, thereby posing a major environmental challenge. This study explores several recycling techniques, including physical, thermal, and chemical methods, that could be employed to manage solar panel waste. An in-depth analysis of separation techniques presently employed and underdevelopment was studied and compared to determine the physical treatment necessary for the separation of glass and aluminium. Extraction of rare earth metals cadmium, copper and tellurium requires chemical treatments using organic and inorganic solvents along with thermal treatment at 500–600°C to remove the EVA polymer. Recovery of silicon wafers and rare metals through various metal extraction processes is further examined. Europe was concluded as a frontrunner in solar waste management policies after analysis of the governmental policies of developed and developing nations of the world. The circular economy model developed portrayed a systematic approach for the removal of different components of a solar panel and reintegration into the manufacturing process. The implementation of a robust circular economy for renewable energy systems is conditional upon the optimization of resource recovery while minimizing energy consumption and this serves as the governing framework of this review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».