MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2885688387 · doi:10.1002/ente.201800338

X‐ray Nano Computed Tomography of Electrospun Fibrous Mats as Flow Battery Electrodes

2018· article· en· W2885688387 sur OpenAlexaff
Rhodri Jervis, Matthew D. R. Kok, Julian Montagut, Jeff T. Gostick, Dan J. L. Brett, Paul R. Shearing

Notice bibliographique

RevueEnergy Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMcGill University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilRoyal Academy of Engineering
Mots-clésElectrospinningMaterials scienceElectrodeBattery (electricity)Porous mediumPorosityNano-NanotechnologyMicrostructurePolymerComposite materialBiomedical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many electrochemical energy storage and conversion devices employ porous media as electrodes, gas diffusion layers or separators. Recently, electrospinning has received significant attention as a way to generate nano‐fibers of polymers with controlled morphology and properties that, once carbonised, can act as conductive and porous media for electrochemical energy devices. The recent advances in X‐ray computed tomography have led the technique to be widely used in the characterisation of energy technologies and porous media as it offers a uniquely non‐destructive insight into the 3D microstructure of materials. Here we present electrospun fibrous mats with uncontrolled, controlled and aligned morphology for use as redox flow battery electrodes and, for the first time, obtain ultra‐high resolution nano‐tomographic X‐ray imaging of the materials using a lab source. The virtual 3D volumes enable extraction of parameters that would not be possible via other characterisation routes.

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 seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy TechnologyMême sujetAdvanced battery technologies researchTravaux en français237 207