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Enregistrement W4324323674 · doi:10.1021/acs.energyfuels.2c04274

Chemistry and Properties of Carbon Fiber Feedstocks from Bitumen Asphaltenes

2023· article· en· W4324323674 sur OpenAlexaff
Martha L. Chacón‐Patiño, Anika Neumann, Christopher P. Rüger, Paolo G. Bomben, Lukas Friederici, Ralf Zimmermann, Erik Frank, Philipp Kreis, Michael R. Buchmeiser, Murray R. Gray

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Innovates
Organismes subventionnairesH2020 Research InfrastructuresDivision of Materials ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftFlorida Department of StateFlorida State University
Mots-clésAsphalteneAlkylChemical engineeringChemistryOrganic chemistryCarbon fibersSolubilityMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon fibers are materials of paramount importance for composites applied in fields such as aerospace engineering, medicine, and renewable energy. Currently, most of the production of carbon fibers uses polyacrylonitrile, which incurs significant greenhouse gas emissions and high production costs. Therefore, carbon fiber manufacturing from asphaltene-enriched feedstocks is attractive as it could add value to extra-heavy fossil fuels and cut down precursor costs by ∼90%. Recent studies indicate that some asphaltene-rich samples feature rheological properties that make them optimal for melt-spinning and carbon fiber production; in other cases, the spun asphaltene feedstocks are unsuitable for such applications. In this work, bitumen asphaltenes were subjected to upgrading processes under three distinctive conditions to tweak their rheological properties in order to produce carbon fibers. The treated samples were comprehensively studied by separations based on solubility and extrography, and subsequently characterized by ultrahigh-resolution mass spectrometry, gas-phase fragmentation, and thermogravimetric analysis. The results indicate that upon thermal processing, asphaltene-rich feedstocks produced a mixture with diverse solubility, i.e., maltenes, asphaltenes, and toluene-insoluble material. The molecular composition of remnant asphaltenes suggests that thermal treatment dramatically decreased molecular polydispersity in terms of the content of heteroatoms, alkyl chains, and structural motifs, i.e., single-core vs multicore, also known as island vs archipelago. The processed asphaltenes revealed high abundances of alkyl-depleted island species. Such thermally treated samples produced no stable carbon fibers. Conversely, a feedstock treated with molten sodium in a proprietary process designed to remove sulfur, revealed increased content of alkyl-side chains and archipelago structural motifs. This sample produced stable carbon fibers. Furthermore, thermal analysis coupled with mass spectrometry (TGA-HRMS) was conducted to understand thermal desorption and pyrolysis profiles for the samples, as well as the presence of occluded compounds and carbon residue formation. The TGA-HRMS results are consistent with extrography and IRMPD FT-ICR MS studies and confirmed the ultrahigh abundance of multicore compounds in the desulfurized sample. Although the sample size is limited, and thus, correlations between molecular composition and rheology properties are not achieved, this is the first study that aims to understand the role of feed composition in the ability to generate carbon fibers from asphaltene-enriched feedstocks. Collectively, the results indicate that samples comprised of abundant highly aromatic asphaltenes, dominant in alkyl-depleted single-core structures, are unlikely optimal for carbon fiber applications. Conversely, a sample with a marked increase in H/C, a significant decrease in S content, and abundant multicore species could generate stable carbon fibers. More studies are underway to find correlations between molecular features and carbon fiber production.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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