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Enregistrement W4214568074 · doi:10.21203/rs.3.rs-1394191/v1

Radiative Cooling Sorbent towards High Performance All Weather Ambient Water Harvesting

2022· preprint· en· W4214568074 sur OpenAlexaff
Wenkai Zhu, Chi Zhang, Yun Zhang, Xiwei Shan, A. Seshagiri Rao, Sarah Pitts, Travest J. Woodbury, Dominique Derome, David M. Warsinger, Lisa J. Mauer, Xiulin Ruan, Jan Carmeliet, Tian Li

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiative coolingEnvironmental scienceSorbentMeteorologyAtmospheric sciencesGeographyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Emerging atmospheric water harvesting (AWH) technologies promise water supply to underdeveloped regions that have no access to liquid water resources. The prevailing AWH systems, including condensation- or sorption-based, mostly rely on a single mechanism and thus have a limited range of working conditions and inferior performance. In this study, we synergistically integrate multiple mechanisms, including thermosorption effect, radiative cooling, and multiscale cellulose-water interactions, and demonstrate a low-cost (~ 4 USD kg− 1) and high performance (up to 6.75 L kg− 1 day− 1 in field tests) AWH system requiring zero active energy input. The proposed system consists of a highly scalable and sustainable cellulose scaffold impregnated with hygroscopic deliquescent lithium chloride (LiCl) salt. Cellulose scaffold and coated LiCl synergistically interact with water at different scales from molecular, to nanometer, and micrometer scales, providing a fast harvesting rate and high yield over a wide operation range. Iterating radiative cooling and solar heating workflow achieves simultaneous enhancement of water capture and release through the so-called temperature-swing strategy. The captured water in return facilitates radiative cooling due to the intrinsically high infrared (IR) emissivity of the LiCl-cellulose composite. With our simple yet effective material design, the AWH working range extends to lower than ~ 10% relative humidity (RH), and the water uptake in the controlled lab test reaches 16 kg kg− 1 at 90% RH (sample at 19°C, i.e. 6°C below 25°C ambient temperature). In addition, we propose a theoretical model capable of elucidating the experimental water uptake curves and demonstrating the synergy among cellulose-LiCl-water-energy interaction. The promising performance emphasizes the potential of involving multiple AWH mechanisms and points to an alternative pathway to stimulate future improvement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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