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Enregistrement W4229016987 · doi:10.3389/fmats.2022.894061

Carbon Aerogels From Softwood Kraft Lignin for High Performance Supercapacitor Electrodes

2022· article· en· W4229016987 sur OpenAlex
Muzaffer A. Karaaslan, Li-Ting Lin, Frank Ko, Scott Renneckar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésLigninAerogelMaterials scienceCarbon fibersChemical engineeringSupercritical dryingBET theorySpecific surface areaSoftwoodLignosulfonatesAdsorptionPyrolysisSupercapacitorComposite materialOrganic chemistryChemistryElectrochemistryElectrodeComposite numberCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porous carbon materials derived from plant biomass offer great promise towards developing sustainable and advanced renewable materials for energy applications. Lignin is as an abundant and renewable aromatic biopolymer with high carbon content and chemical functionality for crosslinking, which make lignin a promising alternative for environmentally-friendly carbon aerogel production. In this study, carbon aerogels were produced using an industrial softwood kraft lignin isolated from renewable forest resources. Crosslinked lignin gels were synthesized using an epoxy compound and converted into carbon aerogels with subsequent sol-gel processing, supercritical drying and pyrolysis steps. The effect of lignin-to-crosslinker ratio on the chemical, physical and structural properties of resulting carbon aerogels were investigated. The bulk density of carbon aerogels increased as the lignin content increased from 56 wt% to 87 wt% and ranged from 0.45 to 0.83 g/cm 3 , respectively. FTIR results showed that crosslinked network structure was promoted when the lignin-to-crosslinker ratio was higher, which impacted the porous texture of resulting carbon aerogels as evidenced by SEM analysis. XRD analysis was used to correlate degree of graphitization and lignin content, which impacted the electrical conductivity and ion-charge transfer in carbon electrodes. To evaluate the hierarchical porous structure and determine the BET surface area and pore volume, N 2 and CO 2 gas adsorption experiments were conducted. Carbon aerogels with 81 wt% and 87 wt% lignin had superior structural characteristics, which further improved with surface activation with KOH resulting in 1,609 m 2 /g for BET surface area, 0.98 cm 3 /g for total pore volume and 0.68 cm 3 /g for micropore volume. The electrochemical tests of electrodes assembled from 87 wt% lignin carbonized sample with a specific capacitance of 122 F/g at 1A/g had better performance compared to a commercial activated carbon (74 F/g with 845 m 2 /g BET) and resorcinol-formaldehyde based carbon aerogel (61 F/g with 1,071 m 2 /g BET area), while maintaining ∼90% of its capacitance after 5,000 charge-discharge cycles. Surface activation of lignin carbon aerogels further boosted the capacitance properties, an outstanding energy density of 3.2 Wh/kg at 209.1 W/kg power density were obtained for the supercapacitor electrodes built from the A-CA-L87 activated carbon aerogel.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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