MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2302198989 · doi:10.1149/ma2014-02/49/2247

Electrochemical Characterization of Vanadium Nitride as Pseudocapacitive Electrode for Aqueous Electrochemical Capacitor

2014· article· en· W2302198989 sur OpenAlexaff
Alban Morel, RaÅ l Lucio Porto, Saïd Bouhtiyya, J.F. Pierson, Thierry Brousse, Daniel Bélanger

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudocapacitanceVanadium nitrideMaterials scienceSupercapacitorElectrochemistryElectrolyteNitrideInorganic chemistryPseudocapacitorChemical engineeringNanotechnologyVanadiumElectrodeChemistryMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whereas most of the supercapacitors on the market are designed with activated carbon electrodes, current research is focused toward the development of alternative materials exhibiting high energy and power densities and long term cycling efficiency. Some transition metal oxides such as RuO 2 1 or MnO 2 2 exhibit high specific capacity while there density is up to 8 times higher than the density of activated carbon. These interesting features are explained by fast and reversible redox reactions taking place in the near surface of the active material particles. This phenomenon is referred to as pseudocapacitance. The main drawbacks are the high cost of RuO 2 , and the poor electronic conductivity of MnO 2 thus considerably limiting the power capability of an electrode using such a material. In 1998, Lui et al. reported similar pseudocapacitive behavior of a molybdenum nitride electrode in acidic electrolyte 3 and only a single article was published with reference to this topic. 4 . In 2006, nitride compounds regained some interest concerning energy storage after Choi et al. reported an impressive capacity of 1340 F/g for a vanadium nitride electrode in alkaline electrolyte 5 . Considering its attractive capacity but also its high electronic conductivity, VN has been intensively studied since that time concerning new syntheses and processes involving xerogel 6 , nanotubes coating 7 and TiN/VN core/shell nanostructure 8 . Choi et al. suggested that the pseudocapacitive behavior of the vanadium nitride electrode can be explained by an equilibrium reaction implicating OH - ions adsorption and reversible redox reactions of an oxidized surface resulting from VN oxidation. However, only few studies were aimed at understanding the charge storage mechanism. Indeed, while Pande et al. confirmed the role of OH - anions in the reversible redox process 9 , large differences in specific capacity and stability are reported in the literature. These differences can be attributed to the large diversity within the synthesis method, which often used oxides as a precursor to oxy-nitrides rather than nitrides. However, as demonstrated by the observation of an unexplained irreversible anodic process in different studies 6,10 , a lack of understanding in the different charge storage mechanisms involved exists. In this communication, the synthesis of a model material VN deposited as thin film will be described, followed by electrochemical investigations accompanied with in-situ and ex-situ characterizations. The main goal of this work is to get some insight in the different reactions involved in the charge storage mechanism and to determine the suitable conditions of utilization of VN so as to obtain a highly stable active electrode material. (1) Zheng, J. P.; Cygan, P. J.; Jow, T. R. J. Electrochem. Soc. 1995 , 142 , 2699–2703. (2) Lee, H. Y.; Goodenough, J. B. J. Solid State Chem. 1999 , 144 , 220–223. (3) Liu, T.-C.; Pell, W. G.; Conway, B. E. J. Electrochem. Soc. 1998 , 145 , 1882–1888. (4) Roberson, S. L.; Finello, D.; Davis, R. F. J. Appl. Electrochem. 1999 , 29 , 75–80. (5) Choi, D.; Blomgren, G. E.; Kumta, P. N. Adv. Mater. 2006 , 18 , 1178–1182. (6) Zhou, X.; Chen, H.; Shu, D.; He, C.; Nan, J. J. Phys. Chem. Solids 2009 , 70 , 495–500. (7) Ghimbeu, C. M.; Raymundo-Piñero, E.; Fioux, P.; Béguin, F.; Vix-Guterl, C. J. Mater. Chem. 2011 , 21 , 13268–13275. (8) Dong, S.; Chen, X.; Gu, L.; Zhou, X.; Wang, H.; Liu, Z.; Han, P.; Yao, J.; Wang, L.; Cui, G.; Chen, L. Mater. Res. Bull. 2011 , 46 , 835–839. (9) Pande, P.; Rasmussen, P. G.; Thompson, L. T. J. Power Sources 2012 , 207 , 212–215. (10) Glushenkov, A. M.; Hulicova-jurcakova, D.; Llewellyn, D.; Lu, G. Q.; Chen, Y. Chem. Mater. 2010 , 22 , 914–921.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetSupercapacitor Materials and FabricationTravaux en français237 207