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Enregistrement W2753006128 · doi:10.14447/jnmes.v16i2.29

Electrical and Dielectric Behavior of Nano-bio Ceramic Filler Incorporated Polymer Electrolytes for Rechargeable Lithium Batteries

2013· article· en· W2753006128 sur OpenAlexvenueno aff
K. Karuppasamy, S. Thanikaikarasan, S. Balakumar, T. Mahalingam, P.J. Sebastián, X. Sahaya Shajan

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceIonic conductivityElectrolytePolymerDielectric spectroscopyCeramicLithium (medication)NanocompositeChemical engineeringNanoindenterComposite materialFourier transform infrared spectroscopyDielectricElectrochemistryPolymer chemistryElastic modulusChemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of nanocomposite solid polymer electrolytes (NCSPE) consisting of PMMA as host polymer, lithium bisoxalatoborate (LiBOB) as doping salt and nano-hydroxy apatite as filler have prepared by membrane hot-press method. To enhance the electrochemical properties and stiffness of polymer electrolyte film, a bioactive ceramic filler nano-hydroxy apatite is incorporated in the polymer matrix. The prepared different weight contents of NCSPE films are subjected to various electrochemical characterizations such as ionic conductivity, electric modulus and dielectric spectroscopy studies. The complexation behavior and structural reorganization in polymer electrolytes are confirmed by means of FT-IR (Fourier-Transform Infra Red Spectroscopy) analysis. The electrical response and relaxation of dipole in polymer electrolytes are investigated by means of electric modulus and dielectric studies. The addition of nano-hydroxy apatite significantly enhances the ionic conductivity and blocking the reorganizing tendency of polymer matrix. The maximum ionic conductivity is found to be in the range of 10-4.8 S/cm for sample containing 10 wt. % nanoceramic filler.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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