High Surface Area Microporous Activated Carbon from Corn Fiber Using Graphene Oxide-Assisted Hydrothermal Carbonization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle