Liquid‐Templating Aerogels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern materials science has witnessed the era of advanced fabrication methods to engineer functionality from the nano‐ to macroscales. Versatile fabrication and additive manufacturing methods are developed, but the ability to design a material for a given application is still limited. Here, a novel strategy that enables target‐oriented manufacturing of ultra‐lightweight aerogels with on‐demand characteristics is introduced. The process relies on controllable liquid templating through interfacial complexation to generate tunable, stimuli‐responsive 3D‐structured (multiphase) filamentous liquid templates. The methodology involves nanoscale chemistry and microscale assembly of nanoparticles (NPs) at liquid–liquid interfaces to produce hierarchical macroscopic aerogels featuring multiscale porosity, ultralow density (3.05–3.41 mg cm−3), and high compressibility (90%) combined with elastic resilience and instant shape recovery. The challenges are overcome facing ultra‐lightweight aerogels, including poor mechanical integrity and the inability to form predefined 3D constructs with on‐demand functionality, for a multitude of applications. The controllable nature of the coined methodology enables tunable electromagnetic interference shielding with high specific shielding effectiveness (39 893 dB cm2 g−1), and one of the highest‐ever reported oil‐absorption capacities (487 times the initial weight of aerogel for chloroform), to be obtained. These properties originate from the engineerable nature of liquid templating, pushing the boundaries of lightweight materials to systematic function design and 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) | 0,001 | 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 ».