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Enregistrement W2793917011 · doi:10.1002/cssc.201800157

A Hybrid Mineral Battery: Energy Storage and Dissolution Behavior of CuFeS<sub>2</sub> in a Fixed Bed Flow Cell

2018· article· en· W2793917011 sur OpenAlexafffund
Kashif Mairaj Deen, Edouard Asselin

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésDissolutionMineralEnergy storageFlow (mathematics)ChemistryFlow batteryMaterials scienceBattery (electricity)Chemical engineeringMineralogyGeologyInorganic chemistryThermodynamicsMetallurgyPower (physics)PhysicsMechanicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of a hybrid system capable of storing energy and the additional benefit of Cu extraction is discussed in this work. A fixed bed flow cell (FBFC) was used in which a composite negative electrode containing CuFeS2 (80 wt %) and carbon black (20 wt %) in graphite felt was separated from a positive (graphite felt) electrode by a proton‐exchange membrane. The anolyte (0.2 m H2SO4) and catholyte (0.5 m Fe2+ in 0.2 m H2SO4 with or without 0.1 m Cu2+) were circulated in the cell. The electrochemical activity of the Fe2+/Fe3+ redox couple over graphite felt significantly improved after the addition of Cu2+ in the catholyte. Ultimately, in the CuFeS2∥Fe2+/Cu2+ (CFeCu) FBFC system, the specific capacity increased continuously to 26.4 mAh g−1 in 500 galvanostatic charge–discharge (GCD) cycles, compared to the CuFeS2∥Fe2+ (CFe) system (13.9 mAh g−1). Interestingly, the specific discharge energy gradually increased to 3.6 Wh kg−1 in 500 GCD cycles for the CFeCu system compared to 3.29 Wh kg−1 for the CFe system in 150 cycles. In addition to energy storage, 10.75 % Cu was also extracted from the mineral, which is an important feature of the CFeCu system as it would allow Cu extraction and recovery through hydrometallurgical methods.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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