Iodine Treatment of Lignin–Cellulose Acetate Electrospun Fibers: Enhancement of Green Fiber Carbonization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pure biopolymer-based electrospun precursor carbon fibers are fabricated using an abundant and inexpensive biopolymer lignin blended with renewable resource-based cellulose acetate (CA). Iodine treatment on the fabricated green fiber was successfully performed in order to enhance the carbonization process as well as the retention of fiber morphology. The absorption mechanism of iodine by lignin and cellulose acetate and their derived electrospun green fibers has been investigated by means of thermal behavior and morphological retention. It was found that iodine treatment plays a vital role in altering the graphitization behavior as well as morphology retention during the carbonization process. With the help of iodine treatment, the green precursor fibers were successfully converted into thin carbon fibers, and scanning electron microscopy analysis confirmed the retention of fibrous structures with diameters around 250 nm. Raman spectroscopy revealed that although the overall level of graphitization was lower compared to polyacrylonitrile-based fibers, the graphitic crystallite size was larger in the produced carbon fibers. The produced pure biopolymer fibers and iodine treatments show promise for the production of green and cost-reduced carbon fibers.
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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 ».