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Enregistrement W4389145088 · doi:10.1002/eom2.12426

Concave microlens arrays with tunable curvature for enhanced photodegradation of organic pollutants in water: A non‐contact approach

2023· article· en· W4389145088 sur OpenAlexafffund
Qiuyun Lu, Yanan Li, K.A. Abu Kassim, Ben Bin Xu, Mohamed Gamal El‐Din, Xuehua Zhang

Notice bibliographique

RevueEcoMat · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilAlberta InnovatesCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsCanadian Natural Resources LimitedUniversity of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation AllianceSyncrudeCanada Foundation for InnovationAlberta Environment and ParksSuncor Energy Incorporated
Mots-clésPhotodegradationMicrolensCurvatureMaterials sciencePolydimethylsiloxaneOpticsNanotechnologyChemistryGeometryMathematicsPhysicsLens (geology)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solar‐driven photodegradation for water treatment faces challenges such as low energy conversion rates, high maintenance costs, and over‐sensitivity to the environment. In this study, we develop reusable concave microlens arrays (MLAs) for more efficient solar photodegradation by optimizing light distribution. Concave MLAs with the base radius of μm are fabricated by imprinting convex MLAs to polydimethylsiloxane elastomers. Concave MLAs possess a non‐contact reactor configuration, preventing MLAs from detaching or being contaminated. By precisely controlling the solvent exchange, concave MLAs are fabricated with well‐defined curvature and adjustable volume on femtoliter scale. The focusing effects of MLAs are examined, and good agreement is presented between experiments and simulations. The photodegradation efficiency of organic pollutants in water is significantly enhanced by 5.1‐fold, attributed to higher intensity at focal points of concave MLAs. Furthermore, enhanced photodegradation by concave MLAs is demonstrated under low light irradiation, applicable to real river water and highly turbid water. image

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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