INVESTIGATION AND CHARACTERIZATION OF ELEMENTAL COMPOSITION OF SOLAR PANEL
Notice bibliographique
Résumé
This research focused on the investigation and characterization of the elemental composition of solar panels available in Nigeria, with a view to making recommendations for the indigenous production of solar panels using locally sourced materials as semiconductors. The ZEISS Ultra Plus Scanning Electron Microscope (SEM) machine was used to obtain the structural pattern of the samples. In order to carry out the elemental composition of the samples, EDX analysis was performed using the Energy Dispersive X-ray (EDX) machine, and the result was measured in atomic weight %. The result showed that the elements present in the solar panel from China were evenly distributed, the same as the elements present in the panel from Canada, while the elements present in the panel from Germany were not evenly distributed. In sample A (China), the number of elements present was Silicon (45.00%), Oxygen (34.30%), Sodium (16.20%), and Aluminum (4.50%); in sample B (Canada), Silicon (50.43%), Oxygen (39.90%), Zinc (4.80%), and Aluminum (4.87%) were present; In comparison, in sample C (Germany) with Silicon (50.42%), Oxygen (39.90%), Nickel (4.83%), and Aluminum (4.85%) were present. Silicon is the main element present as it is the semiconductor material used. It was used because of its semiconducting properties, ability to release electrons when exposed to sunlight (either monocrystalline or polycrystalline), and stability and reliability. Other elements like aluminum and silver form metal contact on the solar cell's surface, and they serve as catalysts that facilitate the flow of electrons. Thus, this study has laid the foundation for elements available in solar panels to guide indigenous researchers and business ventures interested in the elemental constituents of solar panels for business and production purposes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».