Forskare gäller uppgifter vetenskap att bättre förutse effekten av väder och andra förhållanden

Med hjälp av data vetenskap att förutsäga försämring av sådant material kan leda till att hitta nya sätt att förlänga deras livstid, säger forskarna.

"Detta gör att kostnaden för solenergi - i detta fall - bättre och lättare att förstå," sade Case Western Reserve Professor Laura Bruckman, som lett studien med Abdulkerim Gok, forskarassistent vid GTU tidigare med Case Western Reserve.

"Om solpaneler senaste 50 åren, och vetenskap kan backa upp det," Hon sa, "det kommer att göra solenergi mer överkomliga genom att minska dollar per watt av elproduktionen."

Studien, med titeln "Prediktiva modeller av poly (etylen-tereftalat) -film nedbrytning under fler faktor accelererad väderexponering," publicerades 12 maj i tidskriften PLoS ONE.

Deras studie kombinerar teknik epidemiologi och statistik-data Analytics för att utveckla prediktiva modeller för miljö utsatta applikationer.

Medan solenergi marknaden fortsätter att expandera, förblir tillförlitligheten och hållbarheten i solenergisystem en utmaning. Stabiliteten för polymerkomponenter är kritisk för tjänsten livstid av solpaneler under användning utomhus.

PET (polyetylentereftalat) - vad vattenflaskor är gjorda av - är en vanlig polymer. I solpaneler, är polymeren på baksidan av modulen en miljöbarriär och skyddar människor från att få en elektrisk stöt om de rörde en modul.

I SDLE Research Center vid Case Western Reserve, var PET-prover utsätts för olika accelererad väderförhållandena. Med fast och blandade effekter modellering, under ledning av Case Western Reserve Professor Jiayang Sun, vid institutionen för epidemiologi och biostatistik, användes för att förutsäga nedbrytnings svar av olika PET-filmer.

Tidskriften artikeln förklarar hur omfattande datavetenskapliga metoder tillämpas på en materialvetenskap problemet med PET-filmer som används som en miljöbarriär i solpaneler nedbrytning. Forskningen förklarar nedbrytning av PET, vilket är nödvändigt för livstid förutsägelse av solpaneler.