Liquid-Phase Exfoliation of Biochars in Green Solvents and Correlation with Solvent Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Liquid-phase exfoliation (LPE) is a process frequently used to yield small sheets of layered materials. These materials are prepared via direct or indirect sonication in an ideal solvent, and the sheets produced often present remarkable chemical and physical properties. Unfortunately, the preferred solvents for exfoliation processes are frequently toxic and possess several health risks. In this work, we show the use of LPE in green solvents to access nanostructures of biochar. Biochar is a material produced after thermochemical treatment of biomass residues and it is an important tool for the sequestration of greenhouse gases. Herein, hardwood and softwood biomass residues (e.g. sludge, bark, and sawdust) are used to prepare pristine and oxidized biochars which are then exfoliated in a range of solvents. Stable dispersions containing up to 75% by weight of exfoliated biochar could be obtained. A range of solvents were screened for LPE of biochars to identify ‘green' options that could afford highly concentrated dispersions. The properties of the biochar before and after exfoliation were evaluated using Raman spectroscopy and Transmission Electron Microscopy. Correlations between effective LPE of biochar in a solvent and different solvent parameters were established. For example, LPE of oxidized biochars is more efficient in hydrogen-bond accepting solvents due to the increased concentration of carboxylic acid and alcohol functional groups within this material, when compared with pristine biochars.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».