Intensifying Heat Using MOF‐Isolated Graphene for Solar‐Driven Seawater Desalination at 98% Solar‐to‐Thermal Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photothermal materials are crucial for diverse heating applications, but it remains challenging to achieve high energy conversion efficiency due to the difficulty to concurrently improve light absorbance and suppress heat loss. Herein, a zeolitic imidazolate framework‐isolated graphene (G@ZIF) nanohybrid is demonstrated that utilizes ultrathin, heat‐insulating ZIF layers, and G@ZIF interfacial nanocavity to synergistically intensify light absorbance and heat localization. Under artificial sunlight illumination (≈1 kW m−2), the G@ZIF film attains a maximum temperature of 120 °C in an open environment with a 98% solar‐to‐thermal conversion efficiency. Importantly, the porous ZIF layer allows small molecules/media to enter and access the embedded hot graphene surface for targeted heat transfer in practical applications. As a proof‐of‐concept, the G@ZIF‐based steam generator realizes 96% energy conversion from light to vapor with near‐perfect desalination and water purification efficiencies (>99.9%). This design is generic and can be extended to other photothermal systems for advanced solar‐thermal applications, including catalysis, water treatments, sterilization, and mechanical actuation.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».