Advanced Li-Ion Hybrid Supercapacitors Based on 3D Graphene–Foam Composites
Notice bibliographique
Résumé
Li-ion hybrid supercapacitors (LIHSs) have recently attracted increasing attention as a new and promising energy storage device. However, it is still a great challenge to construct novel LIHSs with high-performance due to the majority of battery-type anodes retaining the sluggish kinetics of Li-ion storage and most capacitor-type cathodes with low specific capacitance. To solve this problem, 3D graphene-wrapped MoO 3 nanobelt foam with the unique porous network structure has been designed and prepared as anode material, which delivers high capacity, improved rate performance, and enhanced cycle stability. First-principles calculation reveals that the combination of graphene dramatically reduces the diffusion energy barrier of Li + adsorbed on the surface of MoO 3 nanobelt, thus improving its electrochemical performance. Furthermore, 3D graphene-wrapped polyaniline nanotube foam derived carbon is employed as a new type of capacitor-type cathode, demonstrating high specific capacitance, good rate performance, and long cycle stability. Benefiting from these two graphene foam-enhanced materials, the constructed LIHSs show a wide operating voltage range (3.8 V), a long stable cycle life (90% capacity retention after 3000 cycles), a high energy density (128.3 Wh·kg –1 ), and a high power density (13.5 kW·kg –1 ). These encouraging performances indicate that the obtained LIHSs may have promising prospect as next-generation energy-storage 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».