Precision Pore Structure Optimization of Asphalt-Derived Porous Carbon for Effective Adsorption of Dichloromethane: Molecular Simulation and Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
The pore size distribution of porous carbon is crucial for efficient dichloromethane (DCM) adsorption. This study employed Grand Canonical Monte Carlo simulations to identify an optimal pore size range of 0.4–1.0 nm for DCM adsorption. Experimentally, microporous carbons were synthesized from asphalt using K 2 CO 3 as an activator, with pore structures tailored by varying activation conditions. The optimized sample achieved a maximum adsorption capacity of 210 mg/g ( C 0 = 400 ppm, T = 25 °C), demonstrating a strong correlation ( R 2 = 0.997) between pore volume (<1.0 nm) and adsorption capacity, consistent with simulation predictions. Isotherm and thermodynamic analyses indicated that the adsorption process adhered to the Langmuir and Dubinin–Radushkevich models ( R 2 > 0.99) and was spontaneous and exothermic. Reusability tests showed 91% of the adsorption capacity retention after five cycles, highlighting the material’s practical potential. These findings provide insights into DCM adsorption mechanisms and guidelines for designing efficient porous carbons.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».