Microencapsulation of Phase Change Materials with Polystyrene/Cellulose Nanocrystal Hybrid Shell via Pickering Emulsion Polymerization
Notice bibliographique
Résumé
Microcapsulation of phase change materials (PCMs) within a shell is one of the most feasible methods to explore their applications for thermal energy storage. Here, a facile method to microencapsulate PCMs within polystyrene/cellulose nanocrystal (CNC) hybrid shell via Pickering emulsion polymerization was developed. CNCs, as biobased and sustainable materials hydrolyzed from wood pulp, were employed as emulsifiers of the PCM Pickering emulsion and shell components of the PCM microcapsules as well. CNCs displayed a high efficiency in the stabilization of paraffin wax (PW) Pickering emulsion, and the heat capacity and stability of PW microcapsules with CNC shell (PW@CNC) increased dramatically with the amounts of CNCs. PW microcapsules with polystyrene and CNC hybrid shell (PW@PS/CNC) were prepared via Pickering emulsion polymerization of styrene from the CNC stabilized PW Pickering emulsion droplets. The PW@PS/CNC slurries possessed a latent heat capacity of 31.9 J/g with stability as high as 99.4% after 100 heating and cooling scans. The PW@PS/CNC powder possessed a latent heat capacity of 160.3 J/g, corresponding to a high encapsulation ratio of 83.5%. Moreover, coconut oil (CO), as an example of biobased PCMs, was also microencapsulated within polystyrene and CNC hybrid shell (CO@PS/CNC) via a similar method. Both PW@PS/CNC and CO@PS/CNC slurries displayed excellent temperature regulation ability and offered promising potentials for thermal energy storage systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».