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Enregistrement W1988695893 · doi:10.1149/1.2814149

Charge Storage Mechanism of Binderless Nanocomposite Electrodes Formed by Dispersion of CNTs and Carbon Aerogels

2007· article· en· W1988695893 sur OpenAlexaff
Tarik Bordjiba, M. Mohamedi, Lê H. Dao

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocompositeCarbon nanotubeMaterials scienceElectrodeCarbon fibersAerogelDispersion (optics)NanotechnologyComposite materialChemical engineeringComposite numberChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The carbon aerogel (CAG)-multiwalled carbon nanotubes (MWNTs) nanocomposite binderless electrodes and their electrochemical performances in and KOH were investigated. Additionally investigated was their long life. We measured the highest capacitances with an optimum CAG-MWNT composite containing of MWNT displaying a specific capacitance of in vs in KOH. The highest capacitance was obtained with the CAG- MWNT because this sample displayed the highest content of oxygen, and the highest ultramicropore volume that can accommodate electrolyte ions ( in KOH and in ). The capacitance of these materials when subjected to several thousands of galvanostatic charge-discharge experiments revealed that the samples showed a fairly stable behavior in KOH electrolyte, whereas in electrolyte only the composite containing the highest amount of MWNTs (i.e., ) was stable. The other samples displayed a dramatic enhancement in the capacitance during the first few thousands of cycles and then dropped to very low values. This observed phenomenon was ascribed to the swelling and attack of the internal carbon atoms in a concentrated acidic medium.

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 savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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