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Enregistrement W2504714180 · doi:10.1149/07524.0041ecst

Resolving the Effects of Surface Area and Porosity on the Capacitance of Activated Carbon

2017· article· en· W2504714180 sur OpenAlexaff
Jocelyn E. Zuliani, Donald W. Kirk, Charles Q. Jia

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitanceMicroporous materialMaterials sciencePorositySpecific surface areaMesoporous materialCapacitorCarbon fibersBulk densitySupercapacitorAnalytical Chemistry (journal)Composite materialElectrodeChemistryChromatographyElectrical engineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One strategy to improve the energy density of electrochemical double-layer capacitors is to maximize the capacitance per unit surface area. However, due to the intercoupled relationship between surface area and pore size distribution, the effect of pore size on capacitance remains unclear. In this study, two samples prepared from the same raw material, with similar specific surface areas and chemical compositions, but different pore size distributions are compared in order to investigate the effects of pore size on capacitance. The results demonstrate that in the microporous sample, the SSA-normalized capacitance is 15.1 µF cm-2, while the mesoporous sample has an SSA-normalized capacitance of 13.2 µF cm-2 for all charging rates. However, when normalized to mass, the enhanced micropore capacitance may be masked due to variations in a sample's bulk density. Therefore, these results demonstrate in broad pore size distribution activated carbon samples, the SSA-normalized capacitance is enhanced in microporous materials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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