High Surface Area Microporous Activated Carbon from Corn Fiber Using Graphene Oxide-Assisted Hydrothermal Carbonization
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This study investigated a novel process that explored the use of graphene oxide (GO) as a catalyst in the hydrothermal carbonization (HTC) process of low-value, high moisture-containing corn fiber (CF) to analyze the morphology, surface area, and porosity characteristics of activated carbon (AC) derived from GO-assisted hydrochar. The SEM results showed significant alteration to the hydrochar morphology revealing carbon spheres with flakes or platelet-like structures when GO was added to the process, which led to increased carbonization and promoted the hydrochar surface area. The surface areas of the ACs produced from the hydrochars were further increased, and a well-developed porous structure was produced with significant micropore volume. The highest surface area of 2549.1 m 2 /g obtained for the AC derived from the hydrochar with the highest GO ratio. Despite the absence of a strong trend between the GO ratio and AC surface area, the SEM analysis and pore size results revealed that the ACs derived from the GO-assisted hydrochars had more intact structures and smaller micropores with interconnected pore channels which would be very favorable for hydrogen storage capacity. The nitrogen content in the ACs was also found to be comparable or higher than carbons from other studies using nitrogen doping steps and was detected in surface functional groups through FT-IR and XPS analysis. Overall, the developed process provides valuable insight into the influence of GO for tailoring porous carbon materials to enhance surface area and pore structure in low-cost and effective bio-based adsorbents, offering opportunities for emerging applications while promoting circular economy principles.
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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 | 0,001 | 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 ».