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Enregistrement W2792525907 · doi:10.1149/ma2018-01/41/2390

Biomass Activated Carbon for Solid Supercapacitors

2018· article· en· W2792525907 sur OpenAlexaff
Keryn Lian, Matthew Genovese, Haoran Wu, Alvin Virya, Jak Li

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorBiomass (ecology)Chemical engineeringMaterials scienceElectrolytePyrolysisCarbon fibersActivated carbonElectrochemistrySpecific surface areaChemistryElectrodeComposite materialOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass activated carbon (AC), produced from the pyrolysis of biomass waste feedstock (wood, agricultural residues, etc.) has been studied as low cost Electrochemical Double Layer Capacitor (EDLC) electrodes. Their parent biomass materials also lead biomass ACs with different natural porous templates which can be further tuned or modified via chemical activation techniques. We have investigated several waste biomass ACs ranging from corn cobs, pine cones, to chitosan and found that, while all inherited porous structures from nature, they displayed quite different surface chemical compositions and pore structures. For example, the surfaces area of these biomass AC were in around 570 m2/g, 2400 m2/g and 3300 m2/g, respectively. These differences, especially in surface area, morphology and pore size distribution, have direct impact on the electrochemical performance of these biomass ACs in both liquid and solid electrolytes. Among the three biomass materials, chitosan-based carbon has demonstrated a high level of hierarchical meso-pore structure and the highest specific energy density. Solid-state supercapacitors, enabled by polymer electrolytes, are ideal solutions for future energy storage applications that require high performance, safe operation, light-weight, thin and flexible form factors. We have developed a series of aqueous-based polymer electrolytes that are proton-conducting, hydroxide ion-conducting or neutral salt ion-conducting to match various cell chemistries. Many electrolytes exhibited ionic conductivities >10-2mS/cm and maintained stable performance under ambient conditions (i.e. room temperature and 45% relative humidity). In this talk, we will present the development of solid EDLC devices leveraging biomass ACs and aqueous based polymer electrolytes. The performance of solid EDLC devices using chitosan AC carbon and polymer electrolyte containing Li2SO4 will be compared with their liquid counterpart (Fig. 1) as well as with the commercial baselines. Figure 1

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · 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
Routes d'admission1
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