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Enregistrement W7132899107

Percolation and Adsorption of Volatile Organic Compounds onto Hyper Activated Renewable Carbon for Low-carbon Composites Manufacturing

2024· dissertation· W7132899107 sur OpenAlexafffund
Bo Sun

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFord Motor Company
Mots-clésAdsorptionActivated carbonKineticsScanning electron microscopeFourier transform infrared spectroscopyRenewable energyPollutant
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-carbon composites (LCCs), as a type of biodegradable material consisting of lignocellulosic fibers and polymers, are considered as promising alternatives for petroleum derived plastics. However, the elimination of volatile organic compounds (VOCs) during the compounding of LCCs has been a long-struggled issue. These VOCs are highly toxic pollutants and carcinogens with strong odor, which have significantly limited the applications of LCCs in interior environments. Seeking an efficient adsorbent to capture the VOCs as well as systematically profiling its adsorption kinetics remains a challenge. In this study, we for the first time developed an innovative hyper activated renewable carbon (HARC), which possesses dominant alkaline groups of 0.133 mmol/g, large Brunauer-Emmett-Teller (BET) surface area of 1128.6 m2/g, as well as high adsorption energy of 25.24 kJ/mol. Its adsorption kinetics towards VOCs was further investigated to maximize the removal efficiency of VOCs. For this purpose, three different micrometer-sized HARC samples were prepared by alkali (NaOH) modification of renewable carbon, named as small sized HARC (S-HARC), medium sized HARC (M-HARC) and large sized HARC (L-HARC), respectively. Among these three samples, S-HARC exhibited the highest activity in capturing VOCs. Its fast migration velocity and better distribution inside the LCCs domain was demonstrated via dynamic simulation, which is advantageous in increasing its contact opportunities with VOCs molecules and favoring their adsorption. Scanning electron microscopy (SEM) revealed the different morphological structure of three HARC samples, and the concentration of surface groups was determined by Boehm titration. More than 120 compounds were identified via gas chromatography-mass spectroscopy (GC/MS), and the adsorption kinetics were analyzed based on the quantified VOCs content from mass spectroscopy (MS). The obtained adsorption data was better fitted in the linear form of Freundlich isotherms, rather than Langmuir isotherms. Compared with physical properties, the adsorption capacity of HARC was more correlated to the change in its chemical functionalities, especially the total alkaline groups. The finding in this study provides important information for deeper understanding of the adsorption and percolation dynamics of VOCs onto porous HARC. Using HARC, especially S-HARC, can significantly promote the removal of odorous VOCs, and open up new horizons of using LCCs as substitutes for traditional high-carbon plastics in broader industries.

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 seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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