Hybrid Nanofiber-Based Atmospheric Water Harvesters: Sunlight-Driven Operation in Low-Humidity and Low-Illumination Environments
Notice bibliographique
Résumé
Aerogels incorporating hygroscopic salts have been widely explored for atmospheric water harvesting (AWH). However, the scalability of these sorbents remains limited due to their reliance on energy-intensive and time-consuming drying methods such as lyophilization or supercritical drying. Here, we present a simple and scalable approach to drying hydrogels with desirable AWH properties using a freezing process followed by solvent exchange and thawing at room temperature. Our system consists of cellulose and silica nanofibers, forming hybrid xerogels with ultralow density (10.86 ± 0.32 mg cm –3 ), high specific surface area (104.22 m 2 g –1 ), excellent water stability, and mechanical strength. By incorporating carbon-based photothermal materials and lithium chloride as a hygroscopic salt, the xerogels achieve exceptional water uptake capacities ranging from 0.90 to 3.21 g g –1 across a relative humidity (RH) range from 15 to 75%. Under natural sunlight, the AWH xerogel produces water at a rate of 1.17 g g –1 day –1 . These results highlight a sustainable and scalable AWH strategy, leveraging ambient-dried xerogels as an energy-efficient solution to mitigate water scarcity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».