MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3025103991 · doi:10.1021/acssuschemeng.0c00764

Mesoporous Carbon Microfibers for Electroactive Materials Derived from Lignocellulose Nanofibrils

2020· article· en· W3025103991 sur OpenAlexafffund
Ling Wang, Maryam Borghei, Amal Ishfaq, Panu Lahtinen, Mariko Ago, Anastassios C. Papageorgiou, Meri Lundahl, Leena‐Sisko Johansson, Tanja Kallio, Orlando J. Rojas

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilWalter Ahlströmin SäätiöCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaAcademy of Finland
Mots-clésMicrofiberSupercapacitorMaterials scienceCarbonizationCarbon fibersChemical engineeringCapacitanceFiberSpinningNanotechnologyComposite materialElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The growing adoption of biobased materials for electronic, energy conversion, and storage devices has relied on high-grade or refined cellulosic compositions. Herein, lignocellulose nanofibrils (LCNF), obtained from simple mechanical fibrillation of wood, are proposed as a source of continuous carbon microfibers obtained by wet spinning followed by single-step carbonization at 900 °C. The high lignin content of LCNF (∼28% based on dry mass), similar to that of the original wood, allowed the synthesis of carbon microfibers with a high carbon yield (29%) and electrical conductivity (66 S cm–1). The incorporation of anionic cellulose nanofibrils (TOCNF) enhanced the spinnability and the porous morphology of the carbon microfibers, making them suitable platforms for electrochemical double layer capacitance (EDLC). The increased loading of LCNF in the spinning dope resulted in carbon microfibers of enhanced carbon yield and conductivity. Meanwhile, TOCNF influenced the pore evolution and specific surface area after carbonization, which significantly improved the electrochemical double layer capacitance. When the carbon microfibers were directly applied as fiber-shaped supercapacitors (25 F cm–3), they displayed a remarkably long-term electrochemical stability (>93% of the initial capacitance after 10 000 cycles). Solid-state symmetric fiber supercapacitors were assembled using a PVA/H2SO4 gel electrolyte and resulted in an energy and power density of 0.25 mW h cm–3 and 65.1 mW cm–3, respectively. Overall, the results indicate a green and facile route to convert wood into carbon microfibers suitable for integration in wearables and energy storage devices and for potential applications in the field of bioelectronics.

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)0,000
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Sustainable Chemistry & EngineeringMême sujetSupercapacitor Materials and FabricationTravaux en français237 207