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Enregistrement W7105728511 · doi:10.11575/prism/50705

Development of Asphaltene Derived Carbon Fiber Reinforced Thermoset Composites for Structural Applications

2025· other· en· W7105728511 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermosetting polymerUltimate tensile strengthEpoxyFlexural strengthComposite numberFlexural modulusCompression moldingModulusFiberCarbonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon fiber is renowned for its outstanding specific strength and stiffness, excellent thermal stability, corrosion resistance, and superior fatigue performance, making it an ideal reinforcement material for polymer composites in both structural and functional applications. In this study, carbon fibers were synthesized from a low-cost precursor, asphaltene, a heavy fraction derived from Alberta oil sands bitumen. The performance of these asphaltene derived carbon fibers (ACFs) was evaluated in thermoset resin composites to explore their potential for structural use. In the first chapter, two grades of ACFs were developed to target different application needs: one carbonized at 1200°C (ACF-1200) with a tensile modulus of approximately 35 GPa and an elongation of 1.4%, and another carbonized at 600°C (ACF-600) with a tensile modulus of about 12 GPa and an elongation of 2.3%. Both fiber types without sizing were incorporated into a thermoset epoxy matrix in a unidirectional configuration via compression molding with a 40wt% fiber content. Mechanical tests were carried out to evaluate the reinforcing efficiency of ACFs. Tensile, flexural and impact properties were tested for the composite structures. Incorporation of unsized ACF-1200 significantly enhanced the mechanical performance of the epoxy composites, with tensile strength and modulus increasing by approximately 82% and 227%, while flexural strength and modulus improved by around 80% and 243%, respectively, compared to neat epoxy. The incorporation of 40 wt% unsized ACF-600 (2.3% elongation) also improved the impact resistance of epoxy composites by 77% relative to neat epoxy. When used in hybrid laminates with commercial carbon fiber (CCF) mats, ACFs further enhanced the impact performance of CCF composites by 19%. In the second chapter, a commercial epoxy compatible sizing was applied to the ACF-1200 surface to enhance the interfacial compatibility with the resin matrix. I optimized the sizing level and performed Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) and contact angle (CA) to test the effectiveness of sizing. Dynamic mechanical analysis (DMA) confirmed higher stiffness, improved thermal stability, and better fiber–matrix interfacial compatibility. Furthermore, surface sizing treatment provided additional improvements, with flexural strength and modulus increasing by 11% and 7%, and interlaminar shear strength (ILSS) showing an 18% enhancement. I also observed less fiber pull outs and interfacial gap for the SEM images of fractured surfaces of composites as compared to unsized ACF-1200 composites which reflects the effectiveness of the sizing application. Overall, these results demonstrate that asphaltene, an abundant byproduct of oil sands processing, can serve as a sustainable and cost-effective precursor for carbon fiber production. The resulting ACFs show strong potential for lightweight, high-performance composite applications across structural and functional sectors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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