Electrospinning of high-asphaltene content carbon nanofibers and their application as supercapacitor electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Carbon nanofibers (CNFs) have gained significant attention for applications in composites, supercapacitors, and catalysis, but their commercial viability is limited by the high cost of traditional precursors like polyacrylonitrile (PAN). Asphaltene, a byproduct of petroleum refining, has been considered as an appealing precursor of CNFs due to its high carbon content and low cost. This study explores the fabrication of CNFs from Alberta Oilsands Asphaltene (AOA) via electrospinning. In the first stage, this study aimed to identify viable routes for producing CNFs with as-received AOA. Based on previous studies, the effects of electrospinning parameters, polymer type, AOA/polymer ratio, dimethylformamide (DMF) and tetrahydrofuran (THF) solvent ratio, and solution concentration were systematically investigated. While PAN-AOA mixtures showed severe flocculation and poor spinnability, blends with polyethylene oxide (PEO) enabled successful fiber formation. Optimal conditions (concentration = 15 wt%, AOA: PEO = 9:1, DMF/THF = 1:1, 17 kV) yielded uniform electrospun nanofibers (ESNFs), but carbonization led to severe fiber fusion. Further thermogravimetric analysis (TGA) confirmed a loss of AOA content during electrospinning. In the next stage, nitric acid treatment was applied to AOA, producing nitric-acid-treated AOA (NT-AOA). Characterization by elemental analysis (EA), Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR ), and nuclear magnetic resonance (NMR) confirmed chemical modifications. The addition of sodium dodecyl sulfate (SDS) further enhanced ESNF morphology by reducing surface tension. The best results were achieved with ~27 wt% solution, NT-AOA: PEO = 95:5, and 2 wt% SDS, yielding bead-free ESNFs. Carbonization produced CNFs with average diameters of ~172 nm, characterized by scanning electron microscopy (SEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and X-ray diffraction (XRD). Subsequent KOH activation resulted in activated CNFs (ACNFs) with a high surface area (984 m²/g) and enhanced porosity. Electrochemical testing showed a specific capacitance of 189 F/g and 84.8% retention after 5000 cycles, demonstrating the potential of NT-AOA-derived CNFs as low-cost, free-standing electrodes for supercapacitors.
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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 | 0,000 | 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 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 ».