Functionalized Lignin Derivatives as Melt‐Spinnable Precursors for Carbon Fiber Production without Stabilization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Softwood kraft lignin, produced during industrial pulping processes, is investigated as a carbon fiber precursor with the distinct advantage of having smaller carbon footprint compared to polyacrylonitrile. Despite its advantageous high carbon content and aromatic structure for carbon fiber production, lignin presents challenges due to its brittleness and limited thermal processability. To overcome this intractability, a two‐step chemical modification method is applied to softwood kraft lignin, converting nearly all available hydroxy groups into cinnamate esters. NMR analysis revealed a high‐degree substitution of ester bonds, while FT‐IR showed significant reduction in hydroxyl stretching. The bulky aromatic groups allowed for stable melt spinning, while adding additional flexibility to the fiber, creating 100% lignin‐derivative fibers at an uptake speed of 50 m min −1 . Thermal and chemical oxidation methods are compared prior to carbonization. After carbonization to 1000 °C, both stabilization methods are equally effective. Spun samples are stretched under heat to achieve a diameter of 11 µm, which significantly enhanced the mechanical properties of the resulting carbon fiber. Upon carbonization, the resulting carbon fiber exhibited superior mechanical properties compared to most lignin‐based carbon fibers in the literature, reaching values over 120 GPa modulus and nearly 1 GPa strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».