Coating Cellulosic Material with Ag Nanowires to Fabricate Wearable IR-Reflective Device for Personal Thermal Management: The Role of Coating Method and Loading Level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Textiles coated with silver nanowires (AgNWs) are effective at suppressing radiative heat loss without sacrificing breathability. Many reports present the applicability of AgNWs as IR-reflective wearable textiles, where such studies partially evaluate the parameters for practical usage for large-scale production. In this study, the effect of the two industrial coating methods and the loading value of AgNWs on the performance of AgNWs-coated fabric (AgNWs-CF) is reported. The AgNWs were synthesized by the polyol process and applied onto the surface of cotton fabric using either dip- or spray-coating methods with variable loading levels of AgNWs. X-ray diffraction, scanning electron microscopy (SEM), infrared (IR) reflectance, water vapor permeability (WVP), and electrical resistance properties were characterized. The results report the successful synthesis of AgNWs with a 30 μm length. The results also show that the spray coating method has a better performance for reflecting the IR radiation to the body, which increases with a greater loading level of the AgNWs. The antibacterial results show a good inhibition zone for cotton fabric coated by both methods, where the spray-coated fabric has a better performance overall. The results also show the coated fabric with AgNWs maintains the level of fabric breathability similar to control samples. AgNWs-CFs have potential utility for cold weather protective clothing in which heat dissipation is attenuated, along with applications such as wound dressing materials that provide antibacterial protection.
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.
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 découle