Large scalable, ultrathin and self-cleaning cellulose aerogel film for daytime radiative cooling
Notice bibliographique
Résumé
Passive cooling strategy shows great potential in mitigating global warming and reducing energy consumption. Because of the high emissivity in the atmospheric transparency window (λ ≈ 8–13 μm), cellulose is considered as a good candidate for radiative cooling. However, traditional cellulose coolers generally show poor solar reflection and can be polluted by dust outside, thereby resulting in poor daytime cooling efficiency. To address these drawbacks, we developed sustainable cellulose nanowhiskers (CNWs)/ZnO composite aerogel films with favorable optical performance, mechanical robustness, and self-cleaning function for efficient daytime radiative cooling, which can be achieved via freeze casting and hot-pressing process. Due to formation of multi-level porous structure and chemical bonds (Si-O-C/Si-O-Si), such aerogel film exhibited high solar reflectance (97%) and high infrared emittance (92.5%). It achieved a sub-ambient temperature drop of 6.9 °C under direct sunlight in hot weather. Most importantly, the surface roughness and low surface energy enable cellulose aerogel film hydrophobicity (contact angle = 133°), thereby resulting in an anti-dust function. This work provides insight into the design of sustainable thermal regulating materials to realize carbon neutrality.
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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) | 0,001 | 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 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 ».