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Enregistrement W4399667320 · doi:10.11159/jffhmt.2024.010

The Impact of Dispersed Nanoparticles on Long Wavelength Heat Radiation through Opaque and Transparent Passive Cooling Skylight Glass

2024· article· en· W4399667320 sur OpenAlex
Gopalakrishna Gangisetty, Jan‐Henrik Smått, Ron Zevenhoven

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpacitySkylightWavelengthMaterials scienceRadiationOpticsNanoparticleThermal radiationBlack-body radiationHeat waveOptoelectronicsNanotechnologyPhysicsThermodynamicsGeologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 <sub>2</sub>-SiO <sub>2</sub> or ZnS-SiO <sub>2</sub> 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 <sub>2</sub>-SiO <sub>2</sub> NPs and 0.3 mg/m² for ZnS-SiO <sub>2</sub> 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 <sub>2</sub> SiO <sub>2</sub> NPs and 1.50 % with ZnS-SiO <sub>2</sub> NPs, while transmittance is 69.6% with TiO <sub>2</sub> -SiO <sub>2</sub> NPs and 85.5 % with ZnSSiO <sub>2</sub> ZnSSiO <sub>2</sub> NPs. Solar Reflective Index (SRI) quantifies solar radiation reflection, with maximum SRI being 70.5 with TiO <sub>2</sub> -SiO <sub>2</sub> NPs and 68.2 with ZnS-SiO <sub>2</sub> NPs.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,372

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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