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Enregistrement W1909724239 · doi:10.1002/cjce.22318

Iridium‐ruthenium‐oxide coatings for supercapacitors

2015· article· en· W1909724239 sur OpenAlexaffvenue
Nehar Ullah, Mark A. McArthur, Sasha Omanovic

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuthenium oxideMaterials scienceOxideDielectric spectroscopyCyclic voltammetrySupercapacitorElectrochemistryCapacitanceBimetallic stripCoatingChemical engineeringScanning electron microscopeRutheniumElectrodeMetalNanotechnologyMetallurgyComposite materialChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electrochemical, topographical, and morphological properties of thermally‐prepared Irx‐Ru1‐x‐oxide coatings of various compositions (0 < x ≤ 1), formed on a Ti metal substrate, were investigated for their potential application as supercapacitor (SC) electrodes employing scanning electron microscopy and electrochemical techniques of cyclic voltammetry, galvanostatic charge/discharge cycling, and electrochemical impedance spectroscopy. A current state‐of‐the‐art pure ruthenium oxide (RuO2) coating showed relatively low performance compared to other bimetallic IrxRu1‐x‐oxide coatings operated under the same experimental conditions. An electrochemically‐activated Ir0.4Ru0.6‐oxide coating yielded the highest capacitance value (85 mF cm−2). Prolonged electrochemical cycling of the Ir/Ru‐oxide coatings in a corrosive phosphate‐buffered saline pH = 7.4, performed within an extreme potential window of 5 V, revealed an excellent stability of the coatings. In addition, this cycling procedure enabled a significant increase in capacitance for all coating compositions. It was shown that the areal capacitance (CGA) of these coatings is strongly dependent upon the nature of the components of which the metal oxide is composed. The addition of IrO2 to RuO2 improved the stability and capacitive performance of the thermally‐prepared Ir‐Ru‐oxide coatings.

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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