Carbon Doped Boron Nitride Nano‐Coatings for Durable, Low Emissivity Glass Windows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Energy‐efficient, durable low‐emissivity (low‐E) glass windows are in demand for reducing energy consumption and comfortable living environments. However, commercial low‐E coating materials are expensive, prone to abrasion, and hence coated only on the interior side of windows, limiting their energy efficiency. Here, a new material is introduced, namely chemically inert and transparent carbon (C) doped boron nitride (BN) nano‐coatings on glass surfaces at room temperature using pulsed laser deposition, that shows promising long‐wave infrared emissivity (εLWIR ≈0.42). The hydrophilic C‐BN coatings on glass show excellent environmental stability including high temperature‐high humidity degradation resistance, UV‐light, thermal cycling, freezing condition, and saltwater resilience. Furthermore, the coating shows promising adhesion on the glass surface with full scratch protection. In an actual‐sized building energy simulation for cold‐climates, the intended exterior‐side C‐BN coated low‐E glass shows 2.9% energy savings compared to the interior‐side coated commercial low‐E glass. C‐BN would be a useful coating material for durable and energy‐efficient low‐E glass window technology.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».