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Enregistrement W2031956125 · doi:10.1021/cm020408q

Influence of Microstucture on the Charge Storage Properties of Chemically Synthesized Manganese Dioxide

2002· article· en· W2031956125 sur OpenAlexaff
Mathieu Toupin, Thierry Brousse, Daniel Bélanger

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudocapacitanceElectrolyteCoprecipitationSupercapacitorElectrochemistryMaterials scienceManganeseCapacitancePseudocapacitorElectrodeCalcinationIonLead dioxideAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringInorganic chemistryChemistryMetallurgyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

α-MnO 2 was synthesized by a very simple coprecipitation technique and tested as active electrode material for an electrochemical supercapacitor. The powder presents a poorly crystallized cryptomelane phase with a chemical composition of K 0.05 MnO 2 H 0.10 ·0.15H 2 O. Different aqueous electrolytes were tested including 0.1 M Na 2 SO 4, 0.5 M K 2 HPO 4 /KH 2 PO 4 buffer solution, 0.3 M H 2 SO 4, and 1 M NaOH, but interesting pseudocapacitance behavior was only observed in the case of 0.1 M Na 2 SO 4 . Further testing using this electrolyte showed that an average capacitance of 166 F/g can be reproducibly obtained within a voltage range −0.4/+0.5 V vs Hg/Hg 2 SO 4 using a sweep rate of 2 mV/s. This interesting value is mainly due to the chimisorption of Na + ions and/or protons at the surface of the α-MnO 2 electrode. Nearly all the Mn surface atoms are involved in the pseudocapacitive process. Therefore, the high specific capacitance seems to be related to the high surface area of the MnO 2 powder rather than intercalation of Na + ions and/or protons in the structure of α-MnO 2 . An optimum composition of 80% of active material in the composite electrode was determined. With such a composition, the α-MnO 2 electrode can withstand 1000 cycles with 100% capacitance retention.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations976
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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