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Enregistrement W2107893028 · doi:10.1002/cssc.201301262

Construction of High‐Energy‐Density Supercapacitors from Pine‐Cone‐Derived High‐Surface‐Area Carbons

2014· article· en· W2107893028 sur OpenAlexaff
K. Karthikeyan, Samuthirapandiyan Amaresh, Sol Nip Lee, Xueliang Sun, Vanchiappan Aravindan, Young‐Gi Lee

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorCapacitanceMaterials scienceElectrodeSpecific surface areaChemical engineeringBiomass (ecology)Conifer conePetalCurrent densityComposite materialNanotechnologyChemistryOrganic chemistryBotanyCatalysisPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Very high surface area activated carbons (AC) are synthesized from pine cone petals by a chemical activation process and subsequently evaluated as an electrode material for supercapacitor applications in a nonaqueous medium. The maximum specific surface area of ∼3950 m(2) g(-1) is noted for the material treated with a 1:5 ratio of KOH to pine cone petals (PCC5), which is much higher than that reported for carbonaceous materials derived from various other biomass precursors. A symmetric supercapacitor is fabricated with PCC5 electrodes, and the results showed enhanced supercapacitive behavior with the highest energy density of ∼61 Wh kg(-1). Furthermore, outstanding cycling ability is evidenced for such a configuration, and ∼90 % of the initial specific capacitance after 20,000 cycles under harsh conditions was observed. This result revealed that the pine-cone-derived high-surface-area AC can be used effectively as a promising electrode material to construct high-energy-density supercapacitors.

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations149
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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