Hierarchically MOF‐Based Porous Monolith Composites for Atmospheric Water Harvesting
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
Water scarcity, a critical global challenge, has intensified due to the adverse effects of climate change on ecosystems and its detrimental impact on human activities. Addressing this issue requires solutions capable of providing clean water in regions facing hydroclimatic challenges and limited infrastructure. Atmospheric water harvesting (AWH) offers a promising solution, particularly in arid regions, by extracting moisture from the air. This review explores AWH technologies that leverage material porosity and hygroscopicity, focusing on highly porous materials such as Metal-Organic Frameworks (MOFs) and monolithic scaffolds. While MOFs exhibit exceptional water uptake due to their tunable chemistry and nanoscale porosity, their powdery nature poses stability and processability challenges. To overcome these limitations, integrating MOFs into multiscale porous monoliths-such as foams, aerogels, cryogels, and xerogels-enhances structural integrity and performance. The role of hierarchical porosity, engineered across nano-scale in MOF (<2 nm) and micro-scales (>2 nm) is emphasized in porous monoliths, in optimizing water capture efficiency. This review also highlights recent advancements in MOF-based composite monoliths, their working mechanisms, and the potential for large-scale implementation. By integrating nanotechnology with material chemistry, this work outlines strategies to enhance sorption capacity, desorption kinetics, and scalability, ultimately providing a roadmap for developing efficient, sustainable, and scalable AWH systems.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle