MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2590426204 · doi:10.1038/ncomms14559

The critical role of point defects in improving the specific capacitance of δ-MnO2 nanosheets

2017· article· en· W2590426204 sur OpenAlexaff
Peng Gao, Peter Metz, Trevyn Hey, Yuxuan Gong, Dawei Liu, Doreen D. Edwards, Jane Y. Howe, Rong Huang, Scott T. Misture

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensHitachi (Canada)
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryNational Institute of General Medical SciencesU.S. Department of EnergyDivision of Materials ResearchOffice of ScienceNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPseudocapacitanceMaterials scienceSupercapacitorNanosheetCapacitanceExfoliation jointNanotechnologyElectrochemistryElectrodeBoropheneChemical engineeringGrapheneSpecific surface areaEnergy storageChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 3D porous nanostructures built from 2D δ-MnO 2 nanosheets are an environmentally friendly and industrially scalable class of supercapacitor electrode material. While both the electrochemistry and defects of this material have been studied, the role of defects in improving the energy storage density of these materials has not been addressed. In this work, δ-MnO 2 nanosheet assemblies with 150 m 2 g −1 specific surface area are prepared by exfoliation of crystalline K x MnO 2 and subsequent reassembly. Equilibration at different pH introduces intentional Mn vacancies into the nanosheets, increasing pseudocapacitance to over 300 F g −1 , reducing charge transfer resistance as low as 3 Ω, and providing a 50% improvement in cycling stability. X-ray absorption spectroscopy and high-energy X-ray scattering demonstrate a correlation between the defect content and the improved electrochemical performance. The results show that Mn vacancies provide ion intercalation sites which concurrently improve specific capacitance, charge transfer resistance and cycling stability.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations281
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetSupercapacitor Materials and FabricationTravaux en français237 207