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Enregistrement W2794328049 · doi:10.1149/ma2018-01/41/2386

A Nano-Carbon Scaffold (NCS) Electrode for the Vanadium Redox Flow Battery

2018· article· en· W2794328049 sur OpenAlexaff
Jialang Li, Daouda Fofana, Xiaoan Li, Ehab N. El Sawy, Viola Birss, Fatemeh Shakeri Hosseinabad, Sladjana Maslovara, Edward P.L. Roberts

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverpotentialFlow batteryCyclic voltammetryMaterials scienceElectrodeVanadiumScanning electron microscopeNanoporousChemical engineeringElectrochemistryNano-NanotechnologyCarbon fibersComposite materialChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study a template nano-carbon scaffold (NCS) electrode material is evaluated for use in the vanadium redox flow battery (VRB). Scanning electron microscopy (SEM) was used to characterize the morphology of the electrode materials. This material has an organized nanoporous structure and the pore size can be as small as 18nm. The electrochemical properties of the NCS materials were explored using cyclic voltammetry (CV). To investigate the performance of NCS as an electrode material, the NCS was attached to the surface of conventional carbon paper electrodes. The charge discharge performance of the VRB was determined using a flow through mode of operation. The performance of nano carbon scaffold (NCS) with different pore size and thickness was compared with a conventional heat-treated carbon paper. The results show that by using nano carbon scaffold (NCS-85-HT), the voltage efficiency increased from 77% to 94% at 10 mAcm -2 . The energy efficiency also increased from 56% to 69% at 10 mAcm -2 due to the increased voltage efficiency. The results indicate that the large surface area of the NCS, associated with its nano structure, lead to a reduction in overpotential of around 75%, and thus higher battery efficiencies. Cell performance under different current density was also explored and the improved efficiencies for NCS were maintained at all the current densities studied.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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
Résumé présentoui

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