Janela inteligente filtra luz, calor e poeira

Janelas contra luz e poeira

 Redação do Site Inovação Tecnológica -  18/03/2019

 

Um processo simples e econômico para fabricar janelas "duplamente inteligentes" e flexíveis em larga escala acaba de ser desenvolvido por uma equipe da Universidade de Ciência e Tecnologia da China.

As telas são capazes de, simultaneamente, ajustar a intensidade da luz que passa por elas, inclusive a porção infravermelha (calor) e filtrar a poeira, deixando de fora o material particulado atmosférico.

Essa dupla funcionalidade resultou da fusão de duas tecnologias: (1) Eletrodos transparentes flexíveis que alteram sua transmitância em resposta a estímulos elétricos ou térmicos ajustam a intensidade da luz que passa e (2) a própria malha em que esses eletrodos são tecidos captura com alta eficiência o material particulado PM2,5 - partículas que medem menos de 2,5 micrômetros.

O professor Yu Shuhong contou que custou exatos U$15,03 dólares e levou 20 minutos para fabricar 7,5 m² das janelas transparentes flexíveis.

Sem qualquer modificação, o material apresentou uma resistência de de 8,87 Ω sq^-1 e uma transmitância óptica de 86,05%.

Foto de um dos protótipos e o material depositado sobre a malha de nylon (alto à direita). [Imagem: YU Shuhong]

Luz, calor e poeira

A tela é feita de fios de nylon revestidos com nanopartículas de prata e uma tinta termocrômica, capaz de reter não apenas a luz visível, mas também parte da radiação infravermelha (calor).

Os protótipos apresentaram excelente estabilidade mecânica, com o desempenho permanecendo estável mesmo após 10.000 ciclos de flexão com um raio de curvatura mínimo de 2,0 mm e 1.000 ciclos de deformação de estiramento com tensão mecânica de 10%.

A eficiência na remoção do material particulado 2,5 apresentou 99,65% de eficiência, mantendo a estabilidade após 100 ciclos de filtração e lavagem, para limpeza das partículas de poeira coletadas.

Bibliografia:

Mass Production of Nanowire-Nylon Flexible Transparent Smart Windows for PM2.5 Capture
Wei-Ran Huang, Zhen He, Jin-Long Wang, Jian-Wei Liu, Shu-Hong Yu
iScience