Polyethyleneimine-impregnated activated carbon nanofiber composited graphene-derived rice husk char for efficient post-combustion CO <sub>2</sub> capture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents the fabrication of polyethyleneimine (PEI)–graphene-derived rice husk char (GRHC)/activated carbon nanofiber (ACNF) composites via electrospinning and physical activation processes and its adsorption performance toward CO 2 . This study was performed by varying several parameters, including the loading of graphene, impregnated and nonimpregnated with amine, and tested on different adsorption pressures and temperatures. The resultant ACNF composite with 1% of GRHC shows smaller average fiber diameter (238 ± 79.97 nm) with specific surface area ( S BET ) of 597 m 2 /g, and V micro of 0.2606 cm 3 /g, superior to pristine ACNFs (202 m 2 /g and 0.0976 cm 3 /g, respectively). ACNF/GRHC0.01 exhibited CO 2 uptakes of 142 cm 3 /g at atmospheric pressure and 25°C, significantly higher than that of pristine ACNF’s 69 cm 3 /g. The GRHC/ACNF0.01 was then impregnated with PEI and further achieved impressive increment in CO 2 uptake to 191 cm 3 /g. Notably, the adsorption performance of CO 2 is directly proportional to the pressure increment; however, it is inversely proportional with the increased temperature. Interestingly, both amine-impregnated and nonimpregnated GRHC/ACNFs fitted the pseudo first-order kinetic model (physisorption) at 1 bar; however, best fitted the pseudo second-order kinetic model (chemisorption) at 15 bar. Both GRHC/ACNF and PEI-GRHC/ACNF samples obeyed the Langmuir adsorption isotherm model, which indicates monolayer adsorption. At the end of this study, PEI-GRHC/ACNFs with excellent CO 2 adsorption performance were successfully fabricated.
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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 ».