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Enregistrement W2727976483 · doi:10.1149/ma2017-02/7/630

Melamine-Based, N-Doped Carbon/Reduced Graphene Composite Foam for Li-Ion Batteries and Hybrid Supercapacitors

2017· article· en· W2727976483 sur OpenAlexaff
Ricky Tjandra, Wenwen Liu, Yangshuai Liu, Ji Yan, Lucas Lim, Aiping Yu

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGrapheneSupercapacitorGraphene foamCarbon nanofoamAnodeMelamineComposite numberLithium (medication)Carbon fibersComposite materialElectrodeGraphene oxide paperChemical engineeringNanotechnologyElectrochemistryChemistryPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon foams, especially graphene foams, has recently received a lot of interest in the field of flexible energy storage due to their excellent electrochemical properties and flexibility. In this work, a compressible melamine-based carbon/reduced graphene oxide foam was synthesized using a simple one-step process. The nitrogen-rich melamine allows the final composite material to be rich in nitrogen, resulting in a higher conductivity and performance. The synergistic combination of nitrogen-doped carbon foam and reduced graphene oxide results in a compressible, free-standing, binder-free electrode (shown in Figure 1) with a capacity of 330 mAh g-1 at 0.1 A that can be used in both Lithium-ion Hybrid Supercapacitors (LIHSs) and Lithium-ion Batteries (LIBs). The composite electrode can also be used as a current collector for other active materials. As a proof of concept, a LIHS was fabricated using the composite foam as a free-standing electrode in both the cathode an anode. The resulting device has an energy density of 40 Wh kg-1 at 1 A that can be maintained for 800 charge and discharge cycles. Figure 1 (a) 3D representation of the cMEGX synthesis procedure, (b) SEM image of neat melamine, (c) SEM image of a representative cMEGX sample, (d) optical image of cMEG800 showing its compressibility Figure 1

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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