Vacuum-Assisted Layer-by-Layer Nanocomposites for Self-Standing 3D Mesoporous Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical energy storage devices will play a critical role for efficient storage and reliable on-demand supply to portable electronics, electric and/or plug-in-electric vehicles that entail rapid charging/discharging with long cycle life. The design and assembly of nanoscale materials is critical for developing high performance mesoporous electrodes for energy storage devices that can be scaled-up for manufacturing. To address the challenge of nanostructured electrode development, this work reports a layer-by-layer (LbL) fabrication technique based on electrostatic self-assembly coupled with vacuum assisted filtration. By combining electrostatic interactions with vacuum force, thick electrodes (4–50 μm) of electroactive polyaniline (PANi) nanofibers and oxygen functionalized multiwalled carbon nanotubes (MWNT) are assembled in tens of minutes. The electronic conductivity and mechanical stability are further improved through controlled heat treatment of these electrodes that shows high surface area with interpenetrating networks of nanofibers and nanotubes. Electrochemical measurements reveal high specific capacity of 147 mAh/g originating from the MWNTs and redox active PANi nanofibers that store charges through both electrical double layer and faradaic mechanism with excellent charge/discharge stability over 10,000 cycles. The precise control over the electrode thickness and rapid assembly from this VA-LbL technique show promise for the development of binder-free mesoporous electrodes for next generation electrochemical energy storage devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».