Wrong expectation of superinsulation behavior from largely-expanded nanocellular foams
Notice bibliographique
Résumé
This work aims to predict the thermal conductivity of microcellular and nanocellular thermal insulation foams to explore the correlation between the cellular structure and the thermal insulating properties. Closed-cell foam consisting of cell walls and struts was used as the base geometry for modeling. The mathematical correlations to calculate the thickness of cell walls and the diameter of struts for a given cell size, the void fraction and the volume fraction of polymer located in struts were investigated. Then, a mathematical model for the conductive thermal conductivity including the dependency on the void fraction, the strut fraction and the Knudsen effect for gas was introduced. The radiative thermal conductivity was determined by analyzing the attenuation of radiative energy by absorption and scattering based on Mie's theory together with electromagnetic wave interference, as well as interference of propagating waves and tunneling of the radiative energy by evanescent waves in the cells. The thermal conductivity model was validated by experimental data and used to predict the thermal conductivity of polystyrene (PS) and poly(methyl methacrylate) (PMMA) foams at various cell sizes and volume expansion ratios. It was found that the radiative thermal conductivity plays a crucial role in nanocellular foam. The trade-off between the cell size and cell wall thickness when cell walls become thinner and highly transparent to thermal radiation was demonstrated, leading to the optimal volume expansion ratio at which the thermal conductivities were minimized. Perspectives for the manufacture of high-performance thermal insulation foams are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».