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Enregistrement W2786964961 · doi:10.1149/ma2018-01/1/161

An Investigation into Biomass-Derived Carbon Electrode Scalability and Large-Scale Monolith Electrode Capacitors

2018· article· en· W2786964961 sur OpenAlexaff
Aldrich Ngan, Donald W. Kirk, Charles Q. Jia

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorMaterials scienceEnergy storageCarbon fibersNanotechnologyElectrodeBiocharElectrolyteCapacitorPyrolysisElectrochemistryChemical engineeringComposite materialComposite numberElectrical engineeringChemistryVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing drive towards renewable energy sources, the need for further development in electrical energy storage is apparent. As it stands, the temporal misalignment between energy generation and electrical use or demand gives rise to grid-scale issues that can only be addressed by the de-coupling of energy generation and energy demand [1]. This is achievable through improved electrical energy storage technologies, where supercapacitors and batteries stand at the forefront. Electrochemical double layer capacitors (EDLCs) store charge physically using the reversible adsorption of ions onto materials that are often highly conductive, and porous with high specific surface areas. The clear majority of EDLCs both in research and in commercial use utilize porous carbon powder electrodes, held together with binder materials and compressed into thin-films [2]. These would typically be made of graphene, carbon nanotubes or activated carbons. Our group investigates biochar, or biomass-derived carbon, as potential monolithic electrodes rather than thin-film powders now used. Through a controlled pyrolysis process, these monolithic biochar electrodes can retain the internal macrostructures of the sugar-maple (acer saccharum) hardwood, the precursor material of this study. As such, natural mass-transport pathways are available to facilitate electrolyte and ion transport. Monolithic electrodes also provide the benefits of reducing non-active materials such as non-conductive binder materials, and allows the simple construction of larger electrodes that are structurally robust. The scalability of supercapacitors is an important aspect for tackling the large-scale issues in energy storage. This study investigates biochar electrode scalability by pushing the limits of electrode size and analyzing electrochemical performance as a supercapacitor. Previous studies on monolithic biochar supercapacitors explored electrodes in the millimetre size range, with masses of approximately 1 milligram [3]. This study uses electrodes orders of magnitude larger, measuring 2.3 cm x 1.3 cm x 9.6 cm, with masses of 1.4 grams. Preliminary testing was carried out in a two-cell setup in 4M KOH electrolyte with cyclic voltammetry, galvanostatic charge and discharge cycling and chronoamperometric charge and discharge. The results of these experiments are promising, showing high specific capacitances of 35 F/g at 5 mA/g, and 28 F/g at 200 mA/g. Energy storage capability is shown through chronoamperometric charge and discharge to be 83 Joules or 8.23 Wh/kg with a peak power output of approximately 285 W/kg. References [1] Simon P, Gogotsi Y. Materials for electrochemical capacitors. Nature Materials. 2008;7:845-854. [2] Wang Q, Yan J, Fan Z. Carbon materials for high volumetric performance supercapacitors: design, progress, challenges and opportunities. Energy and Environmental Science. 2016;9(3):729-762 [3] Zhang L, Jiang J, Holm N, Chen F. Mini-chunk biochar supercapacitors. Journal of Applied Electrochemistry. 2014;44:1145-51

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2018
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Résumé présentoui

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