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Enregistrement W2805143819 · doi:10.1149/ma2018-01/8/774

(Invited) Flexible and Self-Healing Aqueous Supercapacitors By Polyampholyte Gel Electrolytes with Biochar Electrodes and Their Unique Low Temperature Properties

2018· article· en· W2805143819 sur OpenAlexaff
Hyun‐Joong Chung

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceChemical engineeringSelf-healing hydrogelsSmall-angle X-ray scatteringSupercapacitorPolymerElectrolyteDielectric spectroscopyNanotechnologyPolymer chemistryComposite materialElectrodeElectrochemistryChemistryScattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quenched polyampholytes provide a novel class of tough hydrogel that has self-healing ability, strong adhesion, and mechanical flexibility. Understanding the structure of polymer chains in the hydrogel and the phase behavior of water therein has broad impact on various applications, such as lubrication, adhesion, and electrical conductivity, as well as the hydrogel’s low temperature properties. In this paper, the structure of polymer chains of hydrogels made of a model charge-balanced polyampholyte, a random copolymer of poly(4-vinylbenzenesulfonate-co-[3-(methacryloylamino) propyl] trimethylammonium chloride), was investigated by small- and wide-angle x-ray scattering (SAXS and WAXS). The SAXS results suggested a networked globule structure in the charge-balanced polyampholyte hydrogels prevented freezing of water in the hydrogel, while the evidence of non-frozen water at low temperatures, such as –45 °C was monitored by solid-state 2H NMR. Correspondingly, we observed high ionic conductivity at low temperatures using electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Interestingly, multiple freezing-thawing cycles did not impact the phase behavior of water in the hydrogel. We also found evidence that the crosslinked network structure of the polyampholyte chains disrupts the crystalline growth of ice, resulting in ‘slush-like’ ice formation. Utilizing the scientific investigations, a flexible and self-healing supercapacitor with high energy density in low temperature operation was fabricated using a polyampholyte hydrogel electrolyte. The electrode material was a biochar (produced from the low-temperature pyrolysis of biological wastes) bound by self-assembled reduced graphene oxide. Our novel sample preparation technique to enable the self-reinforcing wrapping of reduced graphene oxide sheets is turned out to have universal efficacy. The procedures of this technique will be introduced in the presentation. At the room temperature, the fabricated supercapacitor showed high energy density of 30 Wh/kg with 90% capacitance retention after 5000 charge-discharge cycles at room temperature at a power density of 50 W/kg. At –30 °C, the supercapacitor exhibited an energy density of 10.5 Wh/kg at a power density of 500 W/kg, which is threefold increase compared to control sample that do not incorporate polyampholyte hydrogel electrolyte. We also harnessed the tunable optical property of the polyampholyte hydrogel to fabricate a smart window. Specifically, we modulated the overall hydrophilicity/phobicity of polyampholyte chains when synthesizing the random copolymer and adjusted the upper critical solution temperature (UCST) at high precision, thus achieved a fine-tuning of UCST between 15 and 65 °C. Finally, we developed a stretchable, high-contrast, optically tunable stretchable window which consists of the PA hydrogel and a printed stretchable electric heater by our own ink recipe. In summary, we performed fundamental studies on the phase behavior of polymer chains and water molecules in quenched polyampholyte hydrogels by using synchrotron SAXS/WAXS, solid-state NMR, EIS, and DSC. We utilized the understanding in energy storage and smart window applications, both of which are unconventional for the application of tough hydrogels. In addition, we utilized renewable resource of biochar to fabricate low-cost, high-performance electrode material.

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 seuil0,004

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 savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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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