The Impact of Dispersed Nanoparticles on Long Wavelength Heat Radiation through Opaque and Transparent Passive Cooling Skylight Glass
Notice bibliographique
Résumé
Selecting materials for passive radiative cooling (PRC) skylights is crucial, but finding affordable options for widespread use is challenging. Åbo Akademi University (ÅAU) introduced a passive skylight enhancing heat transfer through thermal convection and radiation, effective at night but challenging for daytime use. Dispersions of randomly distributed TiO 2-SiO 2 or ZnS-SiO 2 nanoparticles (NPs) were used on conventional window glasses (WG) and on long-wavelength (LW) translucent Cleartran® ZnS glasses (CG®) to control the surface temperature and absorptivity (α)/emissivity (ε) at different heat source temperatures. The tested NPs are known for their optical properties underwent testing via capturing IR imaging with a thermal camera (wavelength: 7.5-14 μm) and pyrgeometer (wavelength: 4.5-42 μm). LW heat flux measurements through the glass samples were taken on conventional WGs and CG®s, each with randomly dispersed NPs on one side, with the thermal camera or pyrgeometer positioned at different distances from the heat source. The data analysis compared heat fluxes from the different distances, forming the basis for determining glass sample LW emissivities via a mathematical model. Additionally, scanning electron microscope (SEM) analysis conducted on WG samples allowed for precise determination of NP quantity (in g/m²) and NP surface coverage (%). The results showed an average of 0.25 mg/m² for TiO 2-SiO 2 NPs and 0.3 mg/m² for ZnS-SiO 2 NPs, with surface coverages approximate . Although conventional WG glass exhibited a heat flux increase when using NPs of 2 to 4 times, CG® indicated only marginal change by the NPs. The findings indicate that a larger quantity, possibly five times the current amount of NPs, may be required. Further, Vis-NIR spectrophotometry measures reflectance and transmittance in the 0.25-2.5 m range for all WGs with NPs and without NPs for comparison. Maximum reflectance is 4.20% with TiO 2 SiO 2 NPs and 1.50 % with ZnS-SiO 2 NPs, while transmittance is 69.6% with TiO 2 -SiO 2 NPs and 85.5 % with ZnSSiO 2 ZnSSiO 2 NPs. Solar Reflective Index (SRI) quantifies solar radiation reflection, with maximum SRI being 70.5 with TiO 2 -SiO 2 NPs and 68.2 with ZnS-SiO 2 NPs.
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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 ».