Janus Cellular Design Drives Solar‐Powered Spatial Lithium Extraction and Water Co‐Generation from Salt‐Lake Brines
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium plays a vital role in energy storage technologies, with global demand rapidly increasing. Current adsorption‐based direct lithium extraction from salt‐lake brines holds promise but suffers from low ion extraction efficiency due to sluggish intercalation kinetics and poor selectivity, necessitating repeated cycles that increase water and energy consumption. Here, a Janus cellular‐structured solar‐powered platform (JCSP) is developed for energy‐efficient lithium extraction and sustainable water harvesting. The cellular platform features a symmetrical, multi‐branched cantilever geometry with distinct upper and lower lattice architectures, where the lower lattice is functionalized with titanium‐based porous adsorbents. This rational lattice design and functionalized adsorption interfaces enhance light absorption, sustain evaporative flow, and create an ion diffusion gradient for selective lithium extraction. Its cantilever configuration enables a self‐flipping mechanism, preventing salt crystallization and ensuring long‐term stability in high‐salinity environments. This design boosts water evaporation efficiency to 3.85 kg m −2 h −1 , increases lithium adsorption capacity to 43.5 mg g −1 , and enhances Li + /Na + and Li + /Mg 2+ selectivity to 112 and 268, respectively, when treating multi‐ionic hypersaline environment (20 wt% total dissolved salt). The JCSP system demonstrates stable long‐term performance in water evaporation and lithium recovery under extreme conditions, providing a sustainable solution to global water scarcity and rising lithium demand.
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 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 | 0,001 | 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 découle