A Guideline to Evaluate Sorbent Performance for Atmospheric Water Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Access to safe drinking water is one of the most urgent challenges of our time. According to the United Nations (2023), more than 2 billion people still lack access to safely managed drinking water, and climate change is intensifying this crisis. Atmospheric water harvesting (AWH) technologies, particularly those based on solid sorbents such as activated carbons or metal–organic frameworks, have emerged as promising solutions capable of harvesting water even in arid and low‐humidity environments. However, the absence of standardized testing protocols and performance metrics has led to inconsistent and often noncomparable data across studies. Reported values for water uptake, regeneration energy, and cycling stability are frequently obtained under divergent conditions, limiting the practical evaluation of sorbent materials for real‐world deployment. This article proposes a unified and reproducible methodological framework for characterizing sorbents for AWH. By exploiting gravimetric and volumetric methods, as well as essential water quality metrics, seven key performance indicators are defined: water uptake capacity, humidity sensitivity, sorption/desorption kinetics, reversibility, regeneration conditions, long‐term stability, and the quality of water produced. This approach aims to accelerate the development and certification of AWH technologies by enabling clear, standardized comparisons between materials.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».