Hierarchically MOF‐Based Porous Monolith Composites for Atmospheric Water Harvesting
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».