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Enregistrement W2325665003 · doi:10.1021/jp1067439

Examination of Water Electrolysis and Oxygen Reduction As Self-Discharge Mechanisms for Carbon-Based, Aqueous Electrolyte Electrochemical Capacitors

2011· article· en· W2325665003 sur OpenAlexaff
Alicia M. Oickle, Heather A. Andreas

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolysisElectrolyteElectrolysis of waterSelf-dischargeElectrochemistryChemistryPolymer electrolyte membrane electrolysisHydrogenOxygenElectrodeInorganic chemistryCarbon fibersHigh-pressure electrolysisAqueous solutionReversible hydrogen electrodeFaraday efficiencyChemical engineeringMaterials scienceWorking electrodeComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water electrolysis and oxygen reduction as possible self-discharge mechanisms for carbon-based, aqueous H 2 SO 4 electrolyte electrochemical capacitors is examined through a comparison of the predicted and actual effects of varying the dissolved oxygen and hydrogen content on self-discharge. Water electrolysis, in the form of oxygen evolution, is not the self-discharge mechanism on the positive electrode, although, the self-discharge profile is consistent with an activation-controlled Faradaic discharge or charge redistribution mechanism. The addition of hydrogen evidences no change in self-discharge from the negative electrode, and the profile is consistent with a diffusion-controlled mechanism, suggesting water electrolysis through hydrogen evolution is not the self-discharge mechanism. Oxygen reduction causes a large increase in self-discharge on the negative electrode which necessitates purging the cell of oxygen. As such, water electrolysis is likely not the cause of self-discharge in carbon-based, aqueous electrolyte electrochemical capacitors but oxygen reduction is a cause of increased self-discharge on the negative electrode.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations67
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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