Impact of bio-based phase change materials on the thermal inertia of panels made from medium-density fiberboard (MDF) residues
Notice bibliographique
Résumé
Phase change materials (PCMs) are characterized by their ability to absorb, store, and release thermal energy. These characteristics make them highly attractive for enhancing the thermal mass of various construction materials, including wood and, specifically, wood-based panels. This study evaluates the thermal properties of fiberboard panels manufactured from medium density fiberboard residues and PCMs. Two types of adhesives, two types of PCMs, and three percentages of PCM content were considered for a total of 12 different combinations. The panels were tested to determine their specific heat, total heat storage capacity, thermal conductivity, and reaction to fire. Additionally, the panels’ physical and mechanical properties were analyzed. The results indicate that panels with PCM additions exhibited specific heat values reaching 7300 J/kg K, representing an increase of over 400 % relative to the 1453.8 J/kg K measured in the control panels. The total heat storage test demonstrated that adding PCMs increased the heat storage capacity of the panels by up to 76 %. The highest latent heat of fusion obtained was 136 J/g with a microencapsulated phase change material (MPCM) content of 18 %. Incorporating MPCM increased the panels’ thermal conductivity by 9 %. As the panels’ PCM content increased, their mechanical properties decreased. However, it was still possible to meet the minimum values required by standards for use in various applications. This study demonstrates the potential of a new fiberboard made from medium density fiberboard residues and phase change materials (PCMs) for thermal energy storage, enhancing thermal inertia.
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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 ».