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Enregistrement W4307575110 · doi:10.1002/cjce.24739

Green synthesis of templated porous carbons

2022· article· en· W4307575110 sur OpenAlexvenueno aff
Rodolfo de Andrade Schaffner, Carlos Eduardo Borba, Fernanda Tavares, Lígia Gomes Oliveira, Pedro Castaño, Helton José Alves

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysisorptionMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyCarbonizationChemical engineeringThermogravimetric analysisCarbon fibersPorosityGrapheneRaman spectroscopyGraphiteActivated carbonScanning electron microscopeNanotechnologyOrganic chemistryChemistryCatalysisComposite materialAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Porous carbon materials such as activated carbons are widely used industrially for the purposes of purification, decolourization, deodorization, and gas storage, among others. Routes for the synthesis of these materials employing templates have increasingly attracted attention due to the ease of manipulating the characteristics of the final product. In the present work, a simple synthesis method was applied for the production of highly porous carbon materials using commercial sugar as the carbon source, Aerosil silica as a template, and deionized water. The synthesis procedure was as follows: (I) Gel formation; (II) carbonization of the gels; (III) removal of the silica template; (IV) activation. The materials were characterized by N 2 and CO 2 physisorption, Raman spectroscopy, X‐ray diffraction, Fourier‐transform infrared spectroscopy (FTIR), scanning electron microscopy, and thermogravimetric analysis. The aging time had an important influence on the specific area and porosity of the material, with physisorption analysis revealing a high specific area and pore volume. The activation procedures further contributed to significantly increasing the specific area (up to 1158 m 2 g −1 ) and pore volume (up to 1.65 cm 3 g −1 ). The X‐ray diffractograms and Raman spectra identified the formation of semi‐crystalline structures in the material, with the presence of a random distribution of graphite and graphene oxide, in addition to amorphous carbon. FTIR analysis showed the presence of bands corresponding to aromatic groups. The results demonstrated that it was possible to obtain materials with excellent potential for use in different industrial sectors using simple raw materials and a technique that is easy to reproduce.

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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