Recent progress in flame retardancy of graphene and bio-based sustainable flame retardants for polymer composite applications
Notice bibliographique
Résumé
To address the restricted application of halogenated flame retardants (FRs), both industrial and academic sectors have endeavored to produce environmentally friendly, effective, and low-toxicity flame retardants for polymers. Bio-based FRs have attracted considerable interest due to their cost-effectiveness, widespread availability, and accessibility. Conversely, nanostructured graphene-based sustainable FRs provide further advantages to polymer composites beyond fire prevention, such as enhanced resistance to degradation, increased thermal stability, mechanical strength and extended lifespan. This review aims to provide a comprehensive summary of the flame retardancy characteristics of polymers and their composites with newly developed bio-based and graphene-based sustainable FRs. The flame-retardant properties, mechanism, and synergistic effects of the recently developed graphene and bio-based (lignin, phytic acid, chitosan, tannic acid, polydopamine, vegetable oil, biocarbon and keratinous fiber) polymer composites are thoroughly discussed in this article. Graphene-based FRs enhance polymer flame resistance by dissipating heat, forming protective barriers, and promoting char formation, reducing heat and gas transfer. Similarly, nitrogen- and phosphorus-rich bio-based FRs improve fire safety by forming dense char layers that block heat and suppress flammable gas release. The superior flame retardancy of these FR-loaded polymer composites allows for their application across various industry sectors, including automotive, aerospace, electronics, military, and construction. However, challenges such as compatibility between the polymer matrix and FRs, expensive and complicated fabrication processes, limitations of raw material supplies and industrial scalability need to be further researched. In conclusion, these FRs offer a promising path toward safer, more effective, per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS)-free and more sustainable flame-resistant polymer composites in key industrial sectors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».