Effect of Iron Chloride Addition on Softwood Lignin Nano-Fiber Stabilization and Carbonization
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the effect of iron chloride addition on the production of nanocarbon fibers from softwood Organosolv lignin. It was shown that adding 2% FeCl3 to the lignin solution before electrospinning to produce lignin nanofibers increased the thermal resistance of lignin fibers during stabilization. FTIR and XPS analyses of the lignin fibers stabilized with and without FeCl3 revealed that the temperature rate could be increased in the presence of FeCl3 from 1 to 3 °C/min. The optimal temperature to stabilize the lignin fibers was found to be 250 °C, as higher temperatures led to thermal degradation. Also, carbon fibers were successfully produced from pure softwood Organosolv lignin fibers. Carbonization tests were conducted under nitrogen and the best parameters were determined to be a ramp of 10 °C/min until 600 °C with a holding time of 2 h. Furthermore, the effect of 2% FeCl3 addition in the lignin solution was investigated during these processes. XPS analysis showed a 93% carbon content for fibers carbonized with and without FeCl3 addition, while SEM images revealed some surface roughness in fibers with FeCl3 after carbonization. These results confirm that FeCl3 addition influences the carbon nanofiber production.
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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 | 0,000 | 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 ».