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Enregistrement W4382202416 · doi:10.3390/en16134984

Approaching the Theoretical Maximum Performance of Highly Transparent Thermochromic Windows

2023· article· en· W4382202416 sur OpenAlexfundno aff
Daniel Mann, Lavinia Calvi, Cindy P.K. Yeung, Roberto Habets, Ken Elen, An Hardy, Marlies K. Van Bael, Pascal Buskens

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInterregVlaamse regeringLeading Edge Endowment FundInterreg Vlaanderen-NederlandBrightlands Materials Center
Mots-clésGlazingCoatingMaterials scienceOptoelectronicsThermochromismOpticsModulation (music)Transparency (behavior)Computer scienceNanotechnologyComposite materialAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermochromic window coatings represent a promising technology to improve the energy efficiency of buildings in intermediate climates. With the technology approaching market introduction it is important to investigate its performance limits within smart windows and to identify existing development challenges. Here we analyze the theoretical maximum performance of thermochromic window coatings that modulate IR transmission whilst retaining high visible transparency. The set limitations lead to a theoretical maximum solar modulation of 39.1%. Within an insulated glazing unit (IGU), where at least 2 glass panes and a conventional low-e coating are required, this value is further reduced to 12.9%. We show that by carefully selecting a low-e coating with the highest compatibility to a thermochromic coated glass and by allowing 10% of modulation in the visible spectral range, the theoretical maximum can be increased to 23.1%, illustrating the importance to codesign and match both coatings within a smart window to reach optimum performance. Furthermore, we compared our current best-performing VO2:SiO2 composite coating within an IGU to the theoretical maximum. The analysis shows that with a solar modulation of 13.4%, the coating is currently at 59% of the theoretical maximum. Finally, we propose and discuss several strategies to proceed further toward the theoretical maximum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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