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Enregistrement W7133005128

Development of Novel Hybrid Silica Aerogels with a Reticulated Structure using New Generation of Marcromolecular Precursors

2020· dissertation· W7133005128 sur OpenAlexafffund
Sasan Rezaei

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2020
Typedissertation
Langue
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésAerogelThermal insulationPolymerThermalFragilityAerospaceSyneresisParticulates
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerogels (e.g. silica aerogel) have created a prospective market for oil-absorption, insulation and aerospace applications. However, their intrinsic fragility and poor mechanical properties have been a stumbling block to their wider applications. These drawbacks originate from their inherent particulate structure and weak interparticle interactions. For several decades, researchers have been trying to enhance the aerogels’ mechanical properties by improving the particle-to-particle connections. However, the cost was increased processing time, increased density, and increased total thermal conductivity. Therefore, this Ph.D. research aims to find an industrially viable and fast manufacturing technology to produce ultra-light weight and mechanically robust and resilient aerogel while preserving the unique features of the aerogels such as the good thermal insulation properties and high surface area. This dissertation fundamentally addressed the difficulties associated with the improvement of the particle-to-particle connection in the conventional aerogels by inventing a novel non-particulate and reticulate structure, free from the troublesome particles. This new technology relied on the development of a new generation of polymeric silica precursor and a meticulous control of thermodynamics at gelation step. Polymeric precursors with different chemistries and molecular weights were synthesized in the preparatory stage and then through spinodal decomposition, non-particulate and reticulate aerogels were afforded. Thermodynamics variables, molecular weight of the polymeric precursor, solvent, temperature, and the amount of the nonsolvent were systematically studied and correlated to structural parameters and consequently to the final properties. It was found that there is a critical point where a particulate structure transfers to a non-particulate one. The findings have also demonstrated how to tailor the structural factors such as the void fraction, the average pore sizes to optimize the final properties. This study provided an in-depth understanding of processing-structure-property relationship and a novel technology to molecularly engineer the structure and properties of hybrid silica aerogels. Various aerogels’ building blocks assemblies, polymeric precursors, and thermodynamics variables have been investigated to identify the optimal structure and processing methodology to obtain highly robust and super-insulative aerogels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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