Development and thermal performance of aerogel-based cellulose composites for thermal insulation applications
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose, a sustainable and eco-friendly material comprising around 85% recycled waste paper, could be utilized as a thermal insulation material. However, its low moisture resistance limits its feasibility under extremely harsh weather. Furthermore, it also requires a high thickness to achieve certain thermal resistance, which reduces the interior space in small buildings. To improve the performance of cellulose, this study aims to develop a thermally efficient, sustainable, and low-cost composite material utilizing cellulose and aerogel particles along with selective additives such as surfactant, binder, and rheology modifier. A detailed experimental study using the modified transient plane source (MTPS) method was conducted by systematically assessing the effect of each component on the thermal conductivity of the composite, based on 265 test specimens. The study was initiated by studying the thermal conduction of homogenous cellulose, followed by the addition of aerogel particles, surfactant, binder, and finally rheology modifier at varying concentrations. The effect of density and moisture content on the thermal conductivity of the composite was also investigated. It was observed that increasing aerogel from 0% to 50% by volume resulted in a thermal conductivity of 0.0551 and 0.0321 W/m.K, representing around a 42% reduction. Using 4.5% surfactant volume, the conductivity was further reduced to 0.0307 W/m.K, whereas adding up to 4% binder and 2.5% rheology modifier has a minimal effect on thermal conduction. Utilizing the super-insulating properties of aerogel and the low-cost and sustainability of cellulose, the proposed composite insulation material could be a robust option for housing in extreme environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».