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Enregistrement W2519846526 · doi:10.1149/ma2016-02/7/1024

High Performance Pseudocapacitors Based on Multicomponent Transition Metal Oxides By Local Distortion of Oxygen Octahedra

2016· article· en· W2519846526 sur OpenAlexaff
Hyeon Jeong Lee, Ji Hoon Lee, Jang Wook Choi

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudocapacitorMaterials scienceSupercapacitorNon-blocking I/OTransition metalNanostructureNanotechnologyNanomaterialsOctahedronFaraday efficiencyCapacitanceGrapheneElectrochemistryChemical engineeringElectrodeChemistryCrystallographyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As pseudo-capacitors store the charge based on the dual (‘faradaic’ and ‘capacitive’) modes, they have the advantages of both ultracapacitors and rechargeable batteries.[1] One of the main directions in pseudo-capacitor research in the past decade has been the integration of nanostructured metal oxides, hydroxides, and chalcogenides with conductive carbon nanomaterials,[2] such as graphene and carbon nanotubes. Nanostructures bring the benefits of high rate capability as well as long cycle life related to the improved mechanical stability of active phases, as nanomaterials are better at releasing the strains. The nanostructure effect of metal oxides was verified for a variety of morphologies with diverse transition metals.[3]Nonetheless, a majority of studies have focused solely on the nanostructure effects, and the impact of the TM choice or mixing of multiple TMs on the electrochemical performance has not been examined in depth. Here, we have systematically investigated the impact of multiple TMs, particularly those commonly adopted as pseudo-capacitor active materials: Ni, Co, and Mn. Interestingly, when the three TMs are mixed in equal amounts, the specific capacitance rises far beyond those of their individual cases, indicating a synergistic effect from the TM mixing. A combined experimental and theoretical analysis reveals that the enhanced performance originates from permanent local distortions of [NiO6] octahedra in the presence of aliovalent cations (Co3+ and Mn4+) and transition metal vacancies (V M), among which V M has the largest effect on distorting the nearest neighboring [NiO6] octahedra. The degenerate eg level in Ni2+, the primary redox center for capacitance acquisition, is split via this permanent distortion, thus enabling the energetically more facile redox swing of Ni2+/3+by alleviating the structural variation from a Jahn-Teller effect. This study introduces a new opportunity to improve the electrochemical performance of pseudo-capacitors through the mixing of multiple TM cations. The solid solution mixing of multiple TMs pre-distorts the framework and consequently mitigates Jahn–Teller-type structural variation during the redox reaction, resulting in the significantly wider redox swing of Ni and the larger pseudo-capacitance of the solid solutions. The findings of this study demonstrate the importance of structure-property relation in designing and improving key active materials in emerging energy storage systems. References [1] Simon, P., Gogotsi, Y., Nat. Mater. 2008, 7, 845-854. [2] Yu, G., Hu, L., Liu, N., Wang, H., Vosgueritchian, M., Yang, Y., Cui, Y., Bao, Z., Nano Lett. 2011, 11, 4438-4442 [3] Lu, Q., Chen, J. G. G., Xiao, J. Q., Angew. Chem. Int. Ed. 2013, 52, 1882-1889

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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