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Enregistrement W2788943380

Thermal performance of aerogel blanket insulation

2017· dissertation· en· W2788943380 sur OpenAlexfundno aff
Atiyeh Hoseini

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésBlanketAerogelThermal insulationMaterials scienceComposite materialThermalArchitectural engineeringMechanical engineeringEngineeringPhysicsThermodynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population growth has significantly increased the energy consumption of the building sector, which is currently 32% of the total global energy demand. Energy use for residential and commercial heating and cooling is projected to strongly grow until 2050, increasing by 79% and 84%, respectively, compared to 2010 [1]. Development of high performance thermal insulation materials is crucial to saving space and energy, increasing comfort, and decreasing environmental impact, cost, and complexity. Aerogels are a promising high-performance type of thermal insulation for both stationary and mobile applications. The thermal performance of insulations is typically judged by their reported R-value (thermal resistance); however, this value may differ from the in-service R-value for reasons such as temperature and humidity variations as well as mechanical compression.In this research, the thermal performance of aerogel blanket super insulation is thoroughly studied under various operating conditions, i.e., temperature, compression, and humidity. The microstructure of commercially available aerogel blankets was characterized using microscopy, porosimetry and spectroscopy. A comprehensive set of accurate analytical models were developed and verified experimentally to predict the thermal and mechanical performance of aerogel blankets in dry and humid conditions. These models can be utilized to predict the thermal performance of the insulation for building envelopes and other large-scale applications. Furthermore, the design of such materials can be improved by performing an optimization study on the microstructural and morphological properties of aerogel blankets using the developed analytical models.The results of the aerogel blanket performance modeling and measurements indicated that mechanical load on the material, elevated temperature and high humidity decrease the R-value of aerogel blankets. These factors should be considered in the thermal insulation design and selection for an application to benefit the most from this super insulation material.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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