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Enregistrement W2755767251 · doi:10.1039/c7nr05728h

Continuous fabrication of a MnS/Co nanofibrous air electrode for wide integration of rechargeable zinc–air batteries

2017· article· en· W2755767251 sur OpenAlexafffund
Yang Wang, Jing Fu, Yining Zhang, Matthew Li, Fathy M. Hassan, Guang Li, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDonghua University
Mots-clésBifunctionalMaterials scienceElectrocatalystBattery (electricity)Bifunctional catalystZincElectrodeCarbonizationElectrospinningOxygen evolutionNanotechnologyCatalysisNanofiberCurrent collectorChemical engineeringElectrolyteComposite materialMetallurgyChemistryElectrochemistryOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploring highly efficient bifunctional electrocatalysts toward the oxygen reduction and evolution reactions is essential for the realization of high-performance rechargeable zinc-air batteries. Herein, a novel nanofibrous bifunctional electrocatalyst film, consisting of metallic manganese sulfide and cobalt encapsulated by nitrogen-doped carbon nanofibers (CMS/NCNF), is prepared through a continuous electrospinning method followed by carbonization treatment. The CMS/NCNF bifunctional catalyst shows both comparable ORR and OER performances to those of commercial precious metal-based catalysts. Furthermore, the free-standing CMS/NCNF fibrous thin film is directly used as the air electrode in a solid-state zinc-air battery, which exhibits superior flexibility while retaining stable battery performance at different bending angles. This study provides a versatile design route for the rational design of free-standing bifunctional catalysts for direct use as the air electrode in rechargeable zinc-air batteries.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations66
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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