Efficient Aerial Water Harvesting with Self-Sensing Dynamic Janus Crystals
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Water scarcity is one of the most pressing issues of contemporary societal development that requires innovative technologies where the material not only harvests water but also plays an active role in the process. Here, we demonstrate a highly efficient optical self-sensing approach to humidity capture from the air, where both humidity-harvesting and water-transduction functionalities are imparted on slender organic crystals by partial silanization via layer-by-layer hybridization. We report that due to the integration of the harvesting of aerial moisture and the collection of the condensed water, the ensuing Janus-type crystals capture humidity with the highest-to-date water collection efficiency of 15.96 ± 0.63 g cm –2 h –1 . The water-collecting elements are also capable of delivering the water by reversible and periodic elastic deformation, and their high optical transparency allows real-time monitoring of the periodic fog collection process by deformational modulation of passively or actively transduced light that outcouples at the crystal-droplet interface. The results could inspire sophisticated approaches to humidity harvesting where optically transparent crystals combine fog capture with self-sensing capabilities for continuous and optimized operation to maximize the cost-gain balance of aerial fog capture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».