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Pulsed Laser Deposition of Pseudocapacitive Metal Oxide Thin Films for Supercapacitor Applications

2012· article· en· W2008439810 sur OpenAlexafffund
Dongfang Yang

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésMaterials sciencePulsed laser depositionAmorphous solidSupercapacitorThin filmCapacitanceCrystalliteCyclic voltammetryChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)OxideSubstrate (aquarium)ManganeseElectrolytePhase (matter)ElectrochemistryNanotechnologyMetallurgyElectrodeCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin films of manganese oxides have been prepared by pulsed laser deposition (PLD) process on silicon and stainless steel substrates at different substrate temperatures and oxygen gas pressures. By proper selection of temperature and oxygen pressure during the PLD process, pure phases of Mn2O3, Mn3O4 as well as an amorphous phase of MnOx were successfully fabricated and characterized by X-ray diffraction. The pseudo-capacitance behaviors of those manganese oxides of different phases have also been evaluated by the electrochemical cyclic voltammetry in 0.1 M Na2SO4 aqueous electrolyte. Their specific current and capacitance determined at different scan rates were calculated and compared. The results show that polycrystalline Mn2O3 phase has the highest specific current and capacitance, while the values for polycrystalline Mn3O4 films are the lowest. The amorphous phase MnOx films have the values sitting in between those of Mn2O3 and Mn3O4. The specific capacitance of Mn2O3 films reaches 200 F/g at 1 mV/sec scan with excellent stability and cyclic durability. This work has demonstrated that PLD is a very promising technique for supercapacitor material research due to its excellent flexibility and capability of controlling microstructures and phases of various materials.

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 seuil0,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2012
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Résumé présentoui

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