Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học
"Hiện nay, năng lượng mặt trời là một trong những loại năng lượng sạch được sử dụng rộng rãi nhất. Quá trình hấp thụ bức xạ quang phổ mặt trời đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc tận dụng nguồn năng lượng này. Chúng tôi đã sử dụng phần mềm CST để thiết kế và mô phỏng sự hấp thụ của hệ hai...
Lưu vào:
Tác giả chính: | |
---|---|
Đồng tác giả: | |
Định dạng: | Study |
Ngôn ngữ: | Vietnamese |
Nhà xuất bản: |
Phenikaa University
2024
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/10294 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!
|
id |
oai:localhost:PNK-10294 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
oai:localhost:PNK-102942024-05-14T08:40:04Z Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học Đặng, Bùi Nhật Lê Phan, Đức Anh Trí tuệ nhân tạo Nano "Hiện nay, năng lượng mặt trời là một trong những loại năng lượng sạch được sử dụng rộng rãi nhất. Quá trình hấp thụ bức xạ quang phổ mặt trời đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc tận dụng nguồn năng lượng này. Chúng tôi đã sử dụng phần mềm CST để thiết kế và mô phỏng sự hấp thụ của hệ hai lớp vật liệu TiN dựa trên cấu trúc vòng nano trong phạm vi bước sóng 200 – 3000 nm. Các tính toán mô phỏng cho thấy cấu trúc được thiết kế thể hiện độ hấp thụ trung bình 93% và tỷ lệ năng lượng hấp thụ trong bức xạ quang phổ AM1.5 có thể đạt tới 95,5%, với độ hấp thụ duy trì cho đến góc tới 40°. Sự phân bố điện trường và từ trường cho thấy độ hấp thụ cao được tạo ra bởi hiện tượng cộng hưởng plasmonic giữa các cấu trúc nano, bởi các cơ chế giam giữ và hấp thụ ánh sáng khác nhau. Đồng thời, chúng tôi đã áp dụng các thuật toán học máy để phân tích và dự đoán ảnh hưởng của các thành phần cấu trúc trong vật liệu nano lên phổ quang học. Dựa trên so sánh với kết quả mô phỏng và các nghiên cứu trước đó, mô hình học máy Decision Tree đã được xác định là phù hợp nhất cho bài toán tối ưu hóa cấu trúc, với hệ số xác định lên đến 0.99 và thời gian dự đoán vượt trội. Các kết quả của nghiên cứu này đem lại tiềm năng lớn trong việc giải quyết những thách thức về năng lượng hiện nay mà chúng ta đang phải đối mặt." 2024-05-14T08:40:04Z 2024-05-14T08:40:04Z 2024 Study https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/10294 vi application/pdf Phenikaa University |
institution |
Digital Phenikaa |
collection |
Digital Phenikaa |
language |
Vietnamese |
topic |
Trí tuệ nhân tạo Nano |
spellingShingle |
Trí tuệ nhân tạo Nano Đặng, Bùi Nhật Lê Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học |
description |
"Hiện nay, năng lượng mặt trời là một trong những loại năng lượng sạch được sử dụng rộng rãi nhất. Quá trình hấp thụ bức xạ quang phổ mặt trời đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc tận dụng nguồn năng lượng này. Chúng tôi đã sử dụng phần mềm CST để thiết kế và mô phỏng sự hấp thụ của hệ hai lớp vật liệu TiN dựa trên cấu trúc vòng nano trong phạm vi bước sóng 200 – 3000 nm. Các tính toán mô phỏng cho thấy cấu trúc được thiết kế thể hiện độ hấp thụ trung bình 93% và tỷ lệ năng lượng hấp thụ trong bức xạ quang phổ AM1.5 có thể đạt tới 95,5%, với độ hấp thụ duy trì cho đến góc tới 40°. Sự phân bố điện trường và từ trường cho thấy độ hấp thụ cao được tạo ra bởi hiện tượng cộng hưởng plasmonic giữa các cấu trúc nano, bởi các cơ chế giam giữ và hấp thụ ánh sáng khác nhau.
Đồng thời, chúng tôi đã áp dụng các thuật toán học máy để phân tích và dự đoán ảnh hưởng của các thành phần cấu trúc trong vật liệu nano lên phổ quang học. Dựa trên so sánh với kết quả mô phỏng và các nghiên cứu trước đó, mô hình học máy Decision Tree đã được xác định là phù hợp nhất cho bài toán tối ưu hóa cấu trúc, với hệ số xác định lên đến 0.99 và thời gian dự đoán vượt trội. Các kết quả của nghiên cứu này đem lại tiềm năng lớn trong việc giải quyết những thách thức về năng lượng hiện nay mà chúng ta đang phải đối mặt." |
author2 |
Phan, Đức Anh |
author_facet |
Phan, Đức Anh Đặng, Bùi Nhật Lê |
format |
Study |
author |
Đặng, Bùi Nhật Lê |
author_sort |
Đặng, Bùi Nhật Lê |
title |
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học |
title_short |
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học |
title_full |
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học |
title_fullStr |
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học |
title_full_unstemmed |
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học |
title_sort |
ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu phổ quang học |
publisher |
Phenikaa University |
publishDate |
2024 |
url |
https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/10294 |
_version_ |
1799057261239205888 |
score |
8.889492 |