Enhancing Asphaltene Spinnability via Polymer Blending
Notice bibliographique
Résumé
The drive toward carbon neutrality has led to extensive research on converting asphaltenes (AS) into value-added products. AS are composed of large polyaromatic and polyaliphatic cyclic systems with a low H-to-C ratio, making them well-suited to produce carbonaceous materials, such as carbon fibers. However, the inherent variability in the viscoelastic properties of AS, which stems from their sourcing, poses challenges to the spinnability of AS-derived carbon fibers. In this study, we intentionally chose an AS sample that inherently lacks the ability to be spun continuously and enhanced its viscoelasticity by incorporating thermoplastic polymers with comparable Hansen solubility parameters. Three weight fractions of polystyrene (PS), poly(methyl methacrylate), and poly(ethylene- co -vinyl acetate) (EVA) (5, 10, and 20%) were added to pristine AS powder by two common mixing methods: solution mixing and melt blending. All three blends of AS and polymers exhibited enhanced spinnability compared to pure AS, with the EVA blend showcasing the highest efficacy in the melt-spinning process, producing fibers with the smallest diameter and the least amount of surface defects. Furthermore, we established a correlation among the microstructure of the blends, their rheological properties, and their spinnability. Confocal imaging confirmed enhanced compatibility between AS and EVA, with the blend exhibiting a lower rheological signature compared with its individual components. This can be attributed to the potential of EVA to break down larger AS aggregates, facilitating improved alignment during high-temperature spinning.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».