Hierarchically Porous Cellulose Membrane via Self‐Assembly Engineering for Ultra High‐Power Thermoelectrical Generation in Natural Convection
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».