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Enregistrement W2770341265 · doi:10.1021/acsami.7b12776

Porous Carbon with Willow-Leaf-Shaped Pores for High-Performance Supercapacitors

2017· article· en· W2770341265 sur OpenAlexaff
Yanhong Shi, Linlin Zhang, Tyler B. Schon, Huanhuan Li, Chao‐Ying Fan, Xiaoying Li, Haifeng Wang, Xing‐Long Wu, Haiming Xie, Haizhu Sun, Dwight S. Seferos, Jingping Zhang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEducation Department of Jilin ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSupercapacitorCapacitanceCarbon fibersSpecific surface areaChemical engineeringPorosityNitrogenNanotechnologyComposite materialElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel kind of biomass-derived, high-oxygen-containing carbon material doped with nitrogen that has willow-leaf-shaped pores was synthesized. The obtained carbon material has an exotic hierarchical pore structure composed of bowl-shaped macropores, willow-leaf-shaped pores, and an abundance of micropores. This unique hierarchical porous structure provides an effective combination of high current densities and high capacitance because of a pseudocapacitive component that is afforded by the introduction of nitrogen and oxygen dopants. Our synthetic optimization allows further improvements in the performance of this hierarchical porous carbon (HPC) material by providing a high degree of control over the graphitization degree, specific surface area, and pore volume. As a result, a large specific surface area (1093 m 2 g –1 ) and pore volume (0.8379 cm 3 g –1 ) are obtained for HPC-650, which affords fast ion transport because of its short ion-diffusion pathways. HPC-650 exhibits a high specific capacitance of 312 F g –1 at 1 A g –1, retaining 76.5% of its capacitance at 20 A g –1 . Moreover, it delivers an energy density of 50.2 W h kg –1 at a power density of 1.19 kW kg –1, which is sufficient to power a yellow-light-emitting diode and operate a commercial scientific calculator.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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