Thermal and Moisture Buffering Properties of Novel Hemp-Lime Composites Integrated with Microencapsulated Phase Change Materials
Notice bibliographique
Résumé
Higher requirements for buildings' energy performance and indoor environmental quality have prompted new technologies such as latent heat storage with phase change materials capable of storing and releasing significant quantities of heat per unit mass near room temperature. Conventional building materials (e.g., gypsum, concrete) used for mixing with microencapsulated phase change materials (MPCM) often contain high embodied energy. Hempcrete is a sustainable biocomposite material that can significantly reduce a building's embodied energy and energy consumption while enhancing indoor environmental quality. This research aims to develop a new low-carbon latent heat storage material composed of hempcrete and MPCMs with improved hygrothermal properties for sustainable buildings. Eight hempcrete composites were created using different design mixes using hydrated lime, metakaolin, hydraulic lime, and recycled crushed brick. Furthermore, eight hempcrete-MPCM composites were made using two MPCM types, four MPCM melting temperatures, and two MPCM concentrations. The characterization of composites' thermal and moisture properties includes measuring thermal conductivity, volumetric heat capacity, and moisture buffer capacities. The findings suggest that the developed hempcrete-MPCM samples have a higher heat storage capacity than the hempcrete due to their higher volumetric heat capacity. Moreover, hempcrete-MPCM samples have lower thermal conductivity than hempcrete samples in the same density range and testing orientation. The average moisture buffering value for the hempcrete and HPCM samples of 2.78 and 2.76 (gm/m 2 RH%), respectively, indicates excellent moisture buffering performance. The results suggest that the optimal integration of MPCMs requires a thorough consideration of the operating temperature and percentage of MPCMs within the hempcrete concerning the specific application and performance objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».