Upcycling of Plastic Wastes and Biomass for Sustainable Graphitic Carbon Production: A Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Upcycling of waste plastics diverts plastics from landfill, which helps in reducing greenhouse gas emissions. Graphitic carbon is an interesting material with a wide range of applications in electronics, energy storage, fuel cells, and even as advanced fillers for polymer composites. It is a very strong and highly conductive material consisting of weakly bound graphene layers arranged in a hexagonal structure. There are different ways of synthesizing graphitic carbons, of which the co-pyrolysis of biomass and plastic wastes is a promising approach for large-scale production. Highly graphitized carbon with surface areas in the range of 201 m 2 /g was produced from the co-pyrolysis of polyethylene and pinewood at 600 °C. Similarly, porous carbon having a superior discharge capacity (290 mAh/g) was developed from the co-pyrolysis of sugar cane and plastic polymers with catalysts. The addition of plastic wastes including polyethylene and high-density polyethylene to the pyrolysis of biomass tends to increase the surface area and improve the discharge capacity of the produced graphitic carbons. Likewise, temperature plays an important role in enhancing the carbon content and thereby the quality of the graphitic carbon during the co-pyrolysis process. The application of metal catalysts can reduce the graphitization temperature while at the same time improve the quality of the graphitic carbon by increasing the carbon contents. This work reports some typical graphitic carbon preparation methods from the co-pyrolysis of biomass and plastic wastes for the first time including thermochemical methods, exfoliation methods, template-based production methods, and salt-based methods. The factors affecting the graphitic char quality during the conversion processes are reviewed critically. Moreover, the current state-of-the-art characterization technologies such as Raman, scanning electron microscopy, high-resolution transmission electron microscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy are discussed in detail, and finally, an overview on the applications, scalability, and future trends of graphitic-like carbons is highlighted.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».