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Enregistrement W2783131113 · doi:10.14447/jnmes.v17i4.395

Low Resistance, Carbon Black-free Magnetite Anode for Li-ion Batteries Obtained by One-step Attachment of Carbon Nanotubes

2014· article· en· W2783131113 sur OpenAlexvenueno aff
Paulina Półrolniczak, Ammu Surendran, Mariusz Walkowiak, Sabu Thomas, A. Manuel Stephan

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMagnetiteAnodeCarbon nanotubeElectrochemistryComposite numberNanocompositeCyclic voltammetryChemical engineeringOxideIron oxideCarbon blackLithium (medication)NanoparticleNanotechnologyElectrodeComposite materialChemistryMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper describes a simple, one-step synthetic route for the fabrication of nanometric iron (III) oxide attached to multiwalled carbon nanotubes (MWCNT). TEM images show that magnetite nanoparticles with primary particle sizes of ca. 10 nm are preferentially located on the outer walls of carbon nanotubes. The obtained nanocomposites have been examined on reversible electrochemical insertion of lithium cations in a Li-ion cell. The presence of MWCNT brings about a substantial increase of the magnetite reversible capacities in the absence of any additional carbonaceous conductivity enhancing agent. With increasing MWCNT content in the material, reversible capacity consistently rises from 207 mAhg-1 for pure iron (III) oxide up to 763 mAhg-1 for the composite with 40 % of MWCNT. Cyclic voltammetry measurements reveal the expected large hysteresis between the reduction and oxidation peaks associated with Li+ insertion/deinsertion into magnetite crystal lattice. The reductive current peak maxima steadily rise with increasing MWCNT content from 0.15 A g-1 for pure iron (III) oxide up to 0.4 A g-1 for the composite with 40 % of MWCNT which confirms faster kinetics of electrochemical processes. EIS measurements directly proved the internal resistance decrease connected with the incorporation of MWCNT.

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 seuil0,002

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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