A novel methodology for calculating thermal conductivity of natural hollow fibers with validation in nonwoven fabric structures
Notice bibliographique
Résumé
Natural fibers, especially hollow ones, are increasingly used in nonwoven insulation structures for their superior thermal insulation performance, renewability, and biodegradability, as hollow fibers offer lower thermal conductivity than solid fibers. However, accurately measuring the thermal conductivity of single hollow fibers, particularly given their extremely small diameter (10–50 μm) and thin wall thickness (around 1 μm), remains challenging, limiting the understanding of their role in composite materials. To address this, a novel approach combines experimentally measured bulk thermal conductivity with theoretical models for effective and radiative thermal conductivity in a numerical iterative process. Additionally, a theoretical framework was established to analyze composite thermal conductivity and was validated through experimental bench tests. After successfully predicting the thermal conductivity of a single hollow fiber, results indicated minimal anisotropy in the examined fibers that can be attributed to their thin wall thickness. Furthermore, the study demonstrated that fiber arrangement had little impact on thermal conductivity in highly porous structures, while decreasing fiber diameter significantly reduced radiative thermal conductivity due to increased scattering. These findings provide a comprehensive framework for evaluating the thermal behavior of hollow fibers and optimizing natural-fiber-based insulation materials, contributing to the development of more efficient and sustainable thermal insulation solutions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».