Superelastic and Ultralight Aerogel Assembled from Hemp Microfibers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aerogels with both high elastic strain and fast shape recovery after compression have broad application potentials as thermal regulation, absorbents, and electrical devices. However, creating such aerogels from cellulosic materials requires complicated preparation processes. Herein, a simple strategy for scalable production of hemp microfibers using a top‐down method is reported, which can further be assembled into aerogels with interconnected porous structures via ice‐templating technique. With density as low as 2.1 mg cm −3 , these aerogels demonstrate isotropic superelasticity, as exhibited by their fast shape restoration from over 80% compressive strain. Due to the high porosity (99.87%) and structural tortuosity, these aerogels show a low thermal conductivity of 0.0215 ± 0.0002 W m −1 K −1 , suggesting their potential in thermal insulation application. Certain hydrophobic modification using silane derivative further endows these aerogels with reduced water affinity. Overall, the proposed strategy to prepare bio‐based microfibers using scalable technology, as well as the assembled aerogels, provides new insights into the design and fabrication of multifunctional bio‐based aerogels for value‐added applications.
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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) | 0,000 | 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 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 ».