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Enregistrement W2922250637 · doi:10.1021/acsomega.9b00278

Impact of Thermal Oxidative Stabilization on the Performance of Lignin-Based Carbon Nanofiber Mats

2019· article· en· W2922250637 sur OpenAlexafffund
Mijung Cho, Frank Ko, Scott Renneckar

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésLigninCarbonizationMaterials scienceRaman spectroscopySoftwoodFiberBiopolymerComposite materialCarbon fibersPyrolysisCarbon nanofiberChemical engineeringChemistryOrganic chemistryCarbon nanotubePolymerScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lignin is a renewable biopolymer considered as a potential precursor for low-cost carbon materials. Thermal oxidative stabilization (TOS) is an important processing step to maintain fiber geometry during carbonization, yet the impact of TOS on the properties of lignin-based carbon materials has not been clearly identified in the literature. Yield, change in fiber diameter/distribution, elemental composition, and mechanical properties were explored for both stabilized and carbonized lignin fibers. Vibrational spectroscopy and solid-state 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy were used to analyze the changes in lignin molecular structure after exposure to various heating conditions during the TOS steps. Further, studies were focused on the effects of TOS conditions on the resulting carbon structure of fiber mats through Raman spectroscopy measurements and electrical conductivity analysis. Although TOS conditions influenced the properties of the oxidized lignin fiber mats, properties of the carbonized samples were invariant to the TOS procedures used in this study over most of the conditions. As a result, there was flexibility for the parameters (time and temperature) in the TOS process when conditioning softwood lignin materials for carbon fibers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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