Scalable and Facile Formation of Microlenses on Curved Surfaces Enabling a Highly Customized Sustainable Solar‐Water Nexus
Notice bibliographique
Résumé
Solar‐driven water treatment suffers from low efficiency due to the solar energy loss during the energy conversion, especially in the scale‐up operation. One promising solution is using microlenses (MLs) to enhance the photodegradation of organic contaminants in water. However, most MLs fabrications apply to 2D planar surface only, which restricts their potential applications. In this study, a flexible and scalable technology is presented to fabricate MLs on curved surfaces. Precursor microdroplets form in a dilution process and are converted to MLs by photopolymerization. Optical simulations and experiments are combined to establish the correlation between optical properties of MLs and the performance of ML‐functionalized reactors in photodegradation. It is demonstrated that surface MLs on all‐shaped reactors significantly enhance the photodegradation efficiency of organic contaminants under simulated solar light or natural indoor light, with a maximum improvement of 83 folds. The surface coverage and size distribution of MLs can be adjusted by varying the solution concentration and the dilution rate when generating microdroplets. In addition, fabrication of MLs on a larger scale is achieved over an area up to 250 . MLs on 3‐dimensional curved surfaces fabricated by the technique enable significantly enhanced, highly customized, and sustainable solar‐driven water treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».