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Enregistrement W4386779146 · doi:10.1002/adfm.202307960

Hierarchically Porous Cellulose Membrane via Self‐Assembly Engineering for Ultra High‐Power Thermoelectrical Generation in Natural Convection

2023· article· en· W4386779146 sur OpenAlexaff
Haodong Sun, Fengjie Tang, Yinghao Bi, Hao Sun, Liulian Huang, Feng Jiang, Lihui Chen, Jianguo Li

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFujian Agriculture and Forestry UniversityScientific Research Foundation of Graduate School of Fujian Agriculture and Forestry UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésThermoelectric effectMaterials scienceTemperature gradientPorosityVoltageThermoelectric generatorCelluloseThermoelectric coolingOptoelectronicsChemical engineeringNanotechnologyComposite materialElectrical engineeringThermodynamicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Renewable heat‐to‐power conversion based on thermoelectric strategy holds strong prospect toward clean electricity generation in low‐carbon society, in which its conversion performance is mainly decided by the temperature gradient. However, achieving a high temperature gradient spontaneously throughout the day in natural convection remains a significant challenge. Herein, cost‐effective, sustainable, and hierarchically porous cellulose membrane (HPCM) created through a simple self‐assembly engineering of cellulose molecules is proposed. Such HPCM boasts a unique structure of layered micro‐ and nanoscaled pores with ≈95% porosity, and correspondingly demonstrates >94% solar reflectance and >0.9 mid‐infrared emissivity. As a result, HPCM enables average temperature gradient of 14.5 °C and 76 mV output voltage of thermoelectric module during daytime natural convection, which are 17‐ and 30‐time higher than those of pristine device, respectively. Note that HPCM‐based thermoelectric module consistently generates an average output voltage of 44.2 mV all day. Such modules are seamlessly integrated into thermoelectric arrays to achieve high output voltage of ≈1.5 V and power density of ≈3 W m−2 over 90‐d period. The prepared HPCM marks a significant advancement in environmentally friendly, scalable, and viable thermoelectric conversion to power the low‐carbon society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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