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Enregistrement W2725301959 · doi:10.1021/acsenergylett.7b00435

Atypical Properties of FIB-Patterned RuO<sub><i>x</i></sub> Nanosupercapacitors

2017· article· en· W2725301959 sur OpenAlexafffund
Anaïs Ferris, Benjamin Reig, Asma Eddarir, J.F. Pierson, Sébastien Garbarino, Daniel Guay, David Pech

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésSupercapacitorMaterials scienceNanotechnologyEnergy storageCapacitorCapacitanceMicrofabricationNanometreElectronicsLimitingOptoelectronicsElectrodeEngineering physicsVoltageElectrical engineeringPower (physics)FabricationMechanical engineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small-scale electrochemical capacitors, also called microsupercapacitors, have been the subject of intense research in the past few years as miniaturized energy storage components for modern electronics. Although numerous microfabrication processes have been successfully assessed to achieve low-profile supercapacitors with submillimeter-scale features, several advances still need to be made in their performance characteristics to become industrially viable components. Here we report the occurrence of unexpected properties of on-chip supercapacitors when reducing interelectrode spacing down to the nanometer scale. An ultrahigh power concomitant with a high capacitance and energy density, an unforeseeable extended cell voltage, and an impressive lifetime were obtained at such small dimensions with a focused ion beam (FIB)-patterned nanosupercapacitor based on RuO x pseudocapacitive material. The scaling relationship between miniaturized supercapacitors and electrochemical responses leads to valuable understanding of electrode reactions and rate-limiting steps. This finding offers new opportunities in the design of integrated energy storage devices with improved properties.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,810

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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