Microstructure-Driven Hygrothermal Behavior of Mycelium-Based Composites for Bio-Based Insulation
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the coupled hygrothermal behavior of mycelium-based composites (MBCs) as a function of their microstructural organization, governed by fungal species, substrate type, additive incorporation, and treatment method. Eleven composite formulations were selected and characterized using a multi-scale experimental approach, combining scanning electron microscopy, dynamic vapor sorption, vapor permeability tests, capillary uptake measurements, and transient thermal conductivity analysis. SEM analysis revealed that Ganoderma lucidum forms dense and interconnected hyphal networks, whereas Trametes versicolor generates looser, localized structures. These morphological differences directly influence water vapor transport and heat conduction. Additive-enriched composites exhibited up to 21.8% higher moisture uptake at 90% RH, while straw-based composites demonstrated higher capillary uptake and free water saturation (up to 704 kg/m3), indicating enhanced moisture sensitivity. In contrast, hemp-based formulations with Ganoderma lucidum showed reduced sorption and vapor permeability due to limited pore interconnectivity. Thermal conductivity varied nonlinearly with temperature and moisture content. Fitting the experimental data with an exponential model revealed a moisture sensitivity coefficient thirty times lower for GHOP compared to VHOP, highlighting the stabilizing effect of a compact microstructure. The distinction between total and effective porosity emerged as a key factor in explaining discrepancies between apparent and functional moisture behavior. These findings demonstrate that hygric and thermal properties in MBCs are governed not by porosity alone, but by the geometry and connectivity of the internal fungal network. Optimizing these structural features enables fine control overheat and mass transfer, laying the groundwork for the development of high-performance, bio-based insulation materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».