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Enregistrement W2513035007 · doi:10.1021/acsami.6b08298

Highly Oriented Graphene Sponge Electrode for Ultra High Energy Density Lithium Ion Hybrid Capacitors

2016· article· en· W2513035007 sur OpenAlexafffund
Wook Ahn, Dong Un Lee, Ge Li, Kun Feng, Xiaolei Wang, Aiping Yu, Gregory Lui, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMaterials scienceGrapheneCapacitorElectrodeLithium (medication)Energy densityNanotechnologyIonSpongeSupercapacitorOptoelectronicsEngineering physicsElectrochemistryVoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly oriented rGO sponge (HOG) can be easily synthesized as an effective anode for application in high-capacity lithium ion hybrid capacitors. X-ray diffraction and morphological analyses show that successfully exfoliated rGO sponge on average consists of 4.2 graphene sheets, maintaining its three-dimensional structure with highly oriented morphology even after the thermal reduction procedure. Lithium-ion hybrid capacitors (LIC) are fabricated in this study based on a unique cell configuration which completely eliminates the predoping process of lithium ions. The full-cell LIC consisting of AC/HOG-Li configuration has resulted in remarkably high energy densities of 231.7 and 131.9 Wh kg(-1) obtained at 57 W kg(-1) and 2.8 kW kg(-1). This excellent performance is attributed to the lithium ion diffusivity related to the intercalation reaction of AC/HOG-Li which is 3.6 times higher that of AC/CG-Li. This unique cell design and configuration of LIC presented in this study using HOG as an effective anode is an unprecedented example of performance enhancement and improved energy density of LIC through successful increase in cell operation voltage window.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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