Fire‐Retardant and Thermal‐Insulating Cellulose Nanofibril Aerogel Modified by In Situ Supramolecular Assembly of Melamine and Phytic Acid
Notice bibliographique
Résumé
The widespread utilization of cellulose nanofibril (CNF) has been significantly hindered by its inherent flammability. To explore the potential of using CNF aerogel as sustainable material with good fire‐retardant and thermal‐insulating properties, CNF aerogel is modified by in situ supramolecular assembly of melamine (MEL) and phytic acid (PA). This strategy addresses CNF's flammability and avoids the environment issues associated with the incorporation of traditional fire‐retardant. The modified aerogel exhibits highly porous honeycomb structure with low density and good mechanical properties. After modification with MEL–PA, the aerogel exhibits highly improved shape integrity during burning, higher thermal stability, and favorable combustion behavior for fire retardancy. The heat transfer of the modified aerogel is well hindered, which demonstrated effective thermal insulation performance. In view of the excellent thermal and fire‐retardant properties, the MEL–PA/CNF composite aerogel can be a potential fire‐retardant and thermal‐insulating material for applications such as clothing, building, and electronic devices.
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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) | 0,000 | 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 ».