MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413065584 · doi:10.5539/jmsr.v14n1p70

Addition of Zr to Photochromic WO3-Based Composite Smart Window to Improve the Coloring and Bleaching Rates

2025· article· W4413065584 sur OpenAlexvenueno aff
Hidetoshi Miyazaki

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueTransition Metal Oxide Nanomaterials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotochromismMaterials scienceSolsticeIrradiationComposite numberTransmittanceYttriumSunlightComposite materialOpticsOptoelectronicsMetallurgyNanotechnologyOxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WO3-based photochromic composite films were fabricated using transparent urethane resin and iso-polytungstic acid peroxide (W-IPA). We attempted to improve its photochromic properties by adding elements on the 5th period: Y(+3), Zr(+4), Nb(+5), and Mo(+6). When yttrium chloride was added to the raw material, W-IPA, yttrium could not be added to WO3 because it reacted with W-IPA. The coloration rate of WO3 photochromic composites increased with the addition of Zr, Nb, and Mo. The bleaching rate of the WO3-based composite films increased significantly with Zr addition, approximately 2.3 times faster than that of the non-doped film. The photochromic properties of the Zr/WO3 composite films were also evaluated under sun light irradiation. All the films exhibited reversible photochromic properties in a one-day cycle. The degree of coloration significantly changed with sun light irradiation in summer (during the summer solstice) and winter (during the winter solstice). In summer, the coloration properties were adequate after 25 min of sunlight irradiation, and the bleaching properties returned to near the initial transmittance after 6 h of storage in the dark. These results indicate that the Zr/WO3 composite films could be effectively controlled under sunlight in both winter and summer. Therefore, these films can be applied as smart windows.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Materials Science ResearchMême sujetTransition Metal Oxide NanomaterialsTravaux en français237 207