Structurally Tailoring Clay Nanosheets to Design Emerging Macrofibers with Tunable Mechanical Properties and Thermal Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Bio-derived nanomaterials are promising candidates for spinning high-performance sustainable textiles, but the inherent flammability of biomass-based fibers seriously limits their applications. There is still an urgent need to improve fiber flame retardancy while maintaining excellent mechanical performance. Here, inspired by the structural properties of layered nanoclay, we report a novel and efficient strategy to synthesize the strong, super tough, and flame-retardant nanocellulose/clay/sodium alginate (CRS) macrofibers via wet-spinning and directional drying. Benefiting from the precise modulation of arrangement and orientation of nanoclay in macrofibers, the new inorganic structure exhibits excellent mechanical and thermal functional properties. The anisotropic structure contributes to high toughness: the tensile strength was 373.3 MPa and the toughness was 26.92 MJ·m –3 . Remarkably, rectorite nanosheets as a thermal and qualitative insulator significantly improve the flame retardancy of the CRS fibers with a heat release rate as low as 6.07 W/g, thermal conductivity of 90.5 mW/(m·K), and good temperature tolerance (ranging from −196 to 100 °C). This facile and high-efficiency strategy may have great scalability in manufacturing high-strength, super tough, and flame-retardant fibers for emerging biodegradable next-generation artificial fibers.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».