Carbon fiber damage evolution under flame attack and the role of impurities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon fibers (CFs) are prone to extensive oxidation under fire attack, for instance, in an aircraft fire scenario. This work addresses the damage mechanisms observed on polyacrylonitrile (PAN)‐based CFs with different microstructure exposed to open flames. A fixed‐point technique was developed to follow‐up individual CFs by means of time‐controlled insertion into premixed methane/air flames, followed by scanning electron microscopy (SEM) and energy‐dispersive X‐ray spectroscopy (EDS) analyses. Besides diameter reduction, three localized damage mechanisms were discerned in the presence of impurities, which were quantified by neutron activation analysis (NAA). Severe pitting was ascribed to catalytic oxidation mainly caused by alkali and alkaline earth metals. After an initial period where catalytic reactions between impurities and the carbon surface dominate, the flame stoichiometry governed the CF gasification process, with lean flames being much more aggressive than rich ones. A second mechanism, channeling, was caused by mobile metallic impurities. Some impurities showed an opposite effect, lowering reactivity and thus preventing further catalysis. Amorphous damage with a skin‐peeling effect is believed to be the result of localized impurities at high concentrations and microstructural variations. Hindrance or synergistic effects between impurities are discussed. Finally, apparent axial pit growth rates were determined and compared with other carbonaceous materials, revealing a strong influence of impurities and the flame reactive atmosphere on CF oxidation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».