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Enregistrement W2284386973 · doi:10.14447/jnmes.v16i3.17

The Effect of Binder in Electrode Materials for Capacitance Improvement and EDLC Binder-free Cell Design

2013· article· en· W2284386973 sur OpenAlexvenueno aff
R. López-Chavéz, Ana Karina Cuentas-Gallegos

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrodePolyvinylidene fluorideSupercapacitorCapacitanceCyclic voltammetryCurrent collectorComposite materialCarbon fibersElectrochemistryComposite numberChemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present work we show results related with the influence of the binder type used to elaborate active electrodes made of activated carbon (DLC) for the assembly of supercapacitor cells. A Nafion 5%w solution and/or Kinar Flex (Polyvinylidene fluoride, PVDF) were used as binders at different concentrations, using DLC carbon as the active material to make the electrodes by aerography, and carbon paper as support and current collector. Thickness of the electrodes was controlled by the weight of active material (DLC carbon). Cyclic voltammetry technique was used to investigate the intrinsic capacitive nature of these electrodes, increasing this value from 120 F/g to 245 F/g at 20 mV/s just by improving the type and amount of binder, and the thickness of the electrode. Symmetric 2-electrode cells assembled with binder-free electrodes were electrochemically characterized by galvanostatic cycling, showing capacitance values of 38F/g and a stable behavior during 7000 charge-discharge cycles.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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