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Enregistrement W2464985958 · doi:10.1002/celc.201600249

Spectral Capacitance of Series and Parallel Combinations of Supercapacitors

2016· article· en· W2464985958 sur OpenAlexaff
Anis Allagui, Ahmed S. Elwakil, Brent Maundy, Todd J. Freeborn

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAmerican University of Sharjah
Mots-clésCapacitanceSupercapacitorSeries (stratigraphy)Materials scienceChemistryElectrodeGeologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The porous nature of the electrode material in supercapacitors and the apparent conductivity of the electrolyte cause their impedance to show a complex frequency‐dependent behavior, which in turn makes it incorrect to treat them as ideal capacitors, even at a frequency of a few millihertz. This is particularly crucial if the intended application requires a configuration that uses stacked supercapacitor banks, in which errors in defining the metrics of the individual components accumulate. Although manufacturers provide supercapacitor ratings under DC only, by using a detailed impedance spectroscopy study of all possible series and parallel combinations of two different commercial 1 Farad carbon–carbon supercapacitors, we show that these nominal DC capacitances are not suitable to evaluate the equivalent capacitance. Instead, by using a model that consists of a series resistance and a constant‐phase element, we employed a real, effective capacitance (in proper Farad units) suitable for direct application. This effective capacitance can be used to define the frequency‐dependent quality factor of a supercapacitor and enables the easy calculation of series and parallel associations of identical or different devices.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations56
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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