Radiative Cooling Sorbent towards High Performance All Weather Ambient Water Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».