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Enregistrement W2323168609 · doi:10.14447/jnmes.v15i2.76

Graphene-Polythiophene Nanocomposite as Novel Supercapacitor Electrode Material

2011· article· en· W2323168609 sur OpenAlexvenueno aff
Farah Alvi, Punya A. Basnayaka, Manoj K. Ram, Humberto Gómez, Elias Stefanako, Yogi Goswami, Ashok Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolythiopheneMaterials scienceCyclic voltammetryNanocompositeDielectric spectroscopySupercapacitorFourier transform infrared spectroscopyGrapheneHigh-resolution transmission electron microscopyElectrodeRaman spectroscopyChemical engineeringConductive polymerAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyCapacitanceElectrochemistryTransmission electron microscopyPolymerComposite materialChemistryOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The graphene (G)-polythiophene (PTh) nanocomposite was synthesized by a chemical oxidative polymerization technique and characterized using Field Emission Scanning Electron Microscopy (FESEM), High-Resolution Transmission Electron Microscopy (HRTEM), Raman Spectroscopy, Fourier transform Infrared spectroscopy (FTIR), X-ray-diffraction (XRD), Electrochemical Impedance spectroscopy(EIS) and cyclic voltammetry (CV) techniques. The electrochemical properties of G-PTh nanocomposite supercapacitor electrodes were investigated in different electrolytes solutions and a specific discharge capacitance of 154 F/g was estimated from different charge/discharge current cycles. Our proposed research is transformative as the G-conducting polymer based electrode material with unique and excellent properties, such as, high conductivity, wider tunable potential window, high stability of the electrode material in doped form, faster charge transfer rate, and short charging times, that allows the fabrication of high performance supercapacitors for practical applications.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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