Spherical Architecture of Bamboo Lignocellulosic Aerogels for Enhanced Solar‐Driven Evaporation and Antisalt Accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental challenges, including shortages of clean fuel and freshwater, have a significant impact on human health and economic development. The bio‐based evaporator harnessing solar energy for clean‐water harvesting holds great promise for sustainable photothermal conversion. Inspired by bamboo, a fabrication strategy is developed for spherical architecture featuring a centrosymmetric radial channel, which transforms lignocellulosic aerogel through freezing and hydrogen bond regulation. The lignocellulosic aerogel features porous surface and centrosymmetric radial channel, which facilitates efficient photothermal conversion, water vapor transport, and antisalt accumulation. The aerogel evaporator achieves an efficient evaporation rate of 1.49 ± 0.05 kg m −2 h −1 at 1 kW m −2 , representing a 4.23 enhancement factor. Owing to its stable self‐floating, self‐cleaning and balanced sensitivity for unrestricted rotation in all directions, the aerogel evaporator demonstrates remarkable adaptability to diverse solar angles and water salinity. Even at a 0° angle and 20 wt.% NaCl, the evaporator retains 97.3% and 78.9% efficiency compared to DI water at 90°. Furthermore, the self‐cleaning properties of the evaporation surfaces effectively mitigate the effects of salt accumulation during seawater evaporation. This research introduces an innovative aerogel methodology that integrates spherical lignocellulosic aerogel in bamboo design, thereby enhancing the stability and sustainability of solar‐driven evaporation.
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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) | 0,000 | 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 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 ».