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Enregistrement W4411609601 · doi:10.1002/adfm.202509131

Functionalized Lignin Derivatives as Melt‐Spinnable Precursors for Carbon Fiber Production without Stabilization

2025· article· en· W4411609601 sur OpenAlexafffund
Qi Hua, Muzaffer A. Karaaslan, Zhixin Huang, Lingyan Fang, Jie Wu, Huaiyu Zhang, Yuhang Ye, Yasmine Abdin, Scott Renneckar

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceLigninFiberChemical engineeringCarbon fibersOrganic chemistryComposite materialPolymer scienceComposite numberChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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