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Enregistrement W2308763102 · doi:10.1149/ma2016-03/2/721

Sodium Hybrid Capacitor: A Next Generation Energy Storage System

2016· article· en· W2308763102 sur OpenAlexaff
Ranjith Thangavel, K. Karthikeyan, Hyun Jun Choi, Hari Vignesh Ramasamy, Gyung Hwan Lee, Xueliang Sun, Yun‐Sung Lee

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower densityEnergy storageCapacitorMaterials scienceSodiumElectrolyteLithium (medication)Chemical engineeringPower (physics)ChemistryThermodynamicsElectrical engineeringElectrodeVoltagePhysical chemistryPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium ion batteries are emerging candidate for next generation high energy application including electrical vehicles and grid storage.[1] Rather than the similar working principle, the wide availability and low cost of sodium made them a suitable and an interesting candidate for large energy applications. The research for sodium ion batteries is majorly on improving their poor kinetics due to their large ionic radii resulting in low energy and power density.[2]The possible solution could be designing a hybrid capacitor which greatly improves the energy density and power density simultaneously because of their fast kinetics. In this work, we have developed and fabricated a new high performing 3 V sodium hybrid capacitor (NHC) using NASICON structured Na3V2(PO4)3 – (NVP) and a carbon derived from bio resource in an organic electrolyte. Two reactions occurs simultaneously, (i) intecalaction / deintercalation of sodium ions in NVP which brings high energy density, (ii) adsorption/ desorption of anion in the bio carbon giving high power density. An energy density of 118 Wh kg−1 has been achieved at a specific power of 95 W kg−1, retaining 60 Wh kg−1 of energy at high specific power of 850 W kg−1. A superior and an extremly outstanding stability of 95% is achieved after 10,000 cycles. The obtained results are one of the highest ever reported and it outperforms the present lithium hybrid capacitor by all means (energy density, power density, stability). The results will be presented and discussed in detail. References: 1) N. Yabuuchi,M. Kajiyama, J. Iwatate, H. Nishikawa, S. Hitomi, R. Okuyama, R. Usui, Y. Yamada, S. Komaba, Nat.Mater. 2012, 11, 512. 2) V. Etacheri, R. Marom, R. Elazari, G. Salitra, D. Aurbach, Energy Environ. Sci. 2011, 4, 3243. Figure 1

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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