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Enregistrement W2791519332 · doi:10.1021/acsami.8b01629

Macroporous Double-Network Hydrogel for High-Efficiency Solar Steam Generation Under 1 sun Illumination

2018· article· en· W2791519332 sur OpenAlexafffund
Xiangyu Yin, Yue Zhang, Qiuquan Guo, Xiaobing Cai, Junfeng Xiao, Zhifeng Ding, Jun Yang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceSolar energyChemical engineeringOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar steam generation is one of the most promising solar-energy-harvesting technologies to address the issue of water shortage. Despite intensive efforts to develop high-efficiency solar steam generation devices, challenges remain in terms of the relatively low solar thermal efficiency, complicated fabrications, high cost, and difficulty in scaling up. Herein, a double-network hydrogel with a porous structure (p-PEGDA–PANi) is demonstrated for the first time as a flexible, recyclable, and efficient photothermal platform for low-cost and scalable solar steam generation. As a novel photothermal platform, the p-PEGDA–PANi involves all necessary properties of efficient broadband solar absorption, exceptional hydrophilicity, low heat conductivity, and porous structure for high-efficiency solar steam generation. As a result, the hydrogel-based solar steam generator exhibits a maximum solar thermal efficiency of 91.5% with an evaporation rate of 1.40 kg m –2 h –1 under 1 sun illumination, which is comparable to state-of-the-art solar steam generation devices. Furthermore, the good durability and environmental stability of the p-PEGDA–PANi hydrogel enables a convenient recycling and reusing process toward real-life applications. The present research not only provides a novel photothermal platform for solar energy harvest but also opens a new avenue for the application of the hydrogel materials in solar steam generation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations245
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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