Highly Oxidized Graphene Anchored Ni(OH)<sub>2</sub> Nanoflakes as Pseudocapacitor Materials for Ultrahigh Loading Electrode with High Areal Specific Capacitance
Notice bibliographique
Résumé
The contact between Ni(OH) 2 and graphene oxide (GO) determines the specific capacitance, high-rate performance, and stability of Ni(OH) 2 -GO composites when they were used as capacitive materials with high/ultrahigh material loading. To improve this contact, the exfoliated GO from Hummers’ method is oxidized twice for anchoring Ni(OH) 2 nanoflakes. The X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) results reveal that the further oxidation process increases the carbonyl (C–O) groups and oxygen content on the GO surface. The Ni(OH) 2 -GO composites were obtained through a simple hydrothermal process. Morphology and microstructure characterizations indicate that the further oxidation of GO improves the affinity of Ni(OH) 2 and GO via the increased surface groups on the GO. Due to the high conductivity and suitable structure, the Ni(OH) 2 anchored on the treated GO (Ni(OH) 2 /TGO) exhibits good capacitive performance and high areal specific capacitance. The Ni(OH) 2 /TGO exhibits high specific capacitance of 1236.4 F g –1 at 1.0 mV s –1 and 1374.8 F g –1 at 0.1 A g –1, respectively, which is higher than that of Ni(OH) 2 on the untreated GO. The capacitance retention of Ni(OH) 2 /TGO is 52.2% even at 10 A g –1, which is higher than that of Ni(OH) 2 /GO (48.8%). For the high conductivity, the specific capacitance is still 996.2 F g –1 at 1.0 A g –1 even with ultrahigh material loading of 12.48 mg cm –2, which can be transferred to 12.06 F cm –2 calculated by areal specific capacitance. Furthermore, low deterioration is observed in Ni(OH) 2 /TGO (8.8% loss) after 1000-cycle charge–discharge test at 1.0 A g –1, which is lower than that of Ni(OH) 2 /GO (19.5% loss). The asymmetric supercapacitor, using the Ni(OH) 2 /TGO and activated carbon as the positive material and negative material, respectively, exhibits high energy density of 22.5 Wh kg –1 at 86.3 W kg –1 and 17.8 Wh kg –1 even at 4.05 kW kg –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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».