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Enregistrement W4397015388 · doi:10.1002/cjce.25278

The uniqueness of flexible and mouldable thermal insulation materials in thermal protection systems—A comprehensive review

2024· article· en· W4397015388 sur OpenAlexvenueno aff
Kamna Chaturvedi, Manish Dhangar, Ayushi Jaiswal, Avanish Kumar Srivastava, Sarika Verma

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentral Power Research Institute
Mots-clésThermal insulationMaterials sciencePipe insulationThermal conductivityComposite materialCeramicThermal bridgeVacuum insulated panelThermal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In thermal control and safety systems, thermal insulation materials which are lightweight and flexible with hierarchical microstructures are commonly used nowadays. Flexible thermal insulation materials are designed to prevent heat transfer between two surfaces. These materials have various applications, from building insulation to automotive components, aerospace, and industrial processes. This review aims to provide an overview of flexible thermal insulation materials, their properties, and their applications. The most commonly used materials used for flexible thermal insulation are aerogels, ceramic fibres, and polymers. These materials are lightweight, durable, and have excellent thermal insulation properties and are also gaining popularity due to their unique characteristics. The insulation performance of flexible thermal insulation materials is influenced by thickness, density, porosity, and thermal conductivity factors. The choice of insulation material and its properties depend on the application site and the desired thermal insulation. The literature shows that nanofibrils‐based insulating materials have low thermal conductivity values and can be excellent flexible thermal insulating materials. Using flexible thermal insulation materials is crucial in reducing energy consumption and dissipation, enhancing thermal efficiency, and improving sustainability in various industries.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,254

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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