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Enregistrement W2178841509 · doi:10.1039/c5dt04082e

Morphology-controlled MnO<sub>2</sub>–graphene oxide–diatomaceous earth 3-dimensional (3D) composites for high-performance supercapacitors

2015· article· en· W2178841509 sur OpenAlexaff
Zhong Wen, Min Li, Fei Li, Shi Jin Zhu, Xiaoying Liu, Yuxin Zhang, Tushar Kumeria, Dušan Lošić, Yang Gao, Wei Zhang, Shi He

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorMaterials scienceNanosheetGrapheneCapacitanceOxideNanostructureNanowireComposite materialConductivityHorizontal scan ratePorositySpecific surface areaChemical engineeringNanotechnologyElectrodeElectrochemistryMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3-Dimensional (3D) composites based on a unique combination of MnO2-nanostructures, graphene oxide nanosheets and porous Diatomaceous Earth (DE) microparticles (GO-DE@MnO2) were synthesized and explored for application in high-performance supercapacitors. To explore the influence of the structural properties of MnO2 nanostructures on supercapacitor performances, several MnO2 structures with nanosheet and nanowire morphologies were synthesized and characterized. The prepared GO-DE@MnO2 composites with MnO2 nanosheets due to their higher conductivity and higher surface area showed a larger specific capacitance of 152.5 F g(-1) and a relatively better cycle stability (83.3% capacitance retention after 2000 cycles at a scan rate of 2 A g(-1)), indicating great potential for application in 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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