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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 OpenAlexafffund
Muzaffer A. Karaaslan, Li-Ting Lin, Frank Ko, Scott Renneckar

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/cm3, 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, N2 and CO2 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 m2/g for BET surface area, 0.98 cm3/g for total pore volume and 0.68 cm3/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 m2/g BET) and resorcinol-formaldehyde based carbon aerogel (61 F/g with 1,071 m2/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.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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

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

Citations50
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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