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Enregistrement W2886709299 · doi:10.1021/acs.jpcc.8b06243

New Interpretation of the Performance of Nickel-Based Air Electrodes for Rechargeable Zinc–Air Batteries

2018· article· en· W2886709299 sur OpenAlexafffund
Zachary P. Cano, Moon Gyu Park, Dong Un Lee, Jing Fu, Hao Liu, Michael Fowler, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésNickelZincElectrodeMaterials scienceMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rechargeable zinc–air batteries with high energy density, cycle life, and calendar life require corrosion-resistant support materials in the air electrode. Nickel-based air electrodes have shown promise in this regard as a substitute for conventional carbon-based air electrodes, but their performance in zinc–air batteries has not been studied in-depth. Specifically, the effect of the nickel (oxy)hydroxide passivating film on the electrode’s catalytic performance and durability requires investigation. To fill this research gap, a method involving electrochemical estimation of the nickel (oxy)hydroxide film capacity was used to link the growth of the film to performance losses experienced on the air electrode after battery cycling. The main cause of voltage loss was the nickel (oxy)hydroxide film growing overtop of and inside the catalyst-coated nickel aggregates. This resulted in significant activation and mass transfer losses, where the latter losses were caused by the film growing overtop of the catalyst and accounted for at least 65% of the total voltage degradation at 10 mA cm–2. Potential modifications to the electrode structure which could mitigate these voltage losses are discussed, including reducing the nickel particle aggregate size, using high-aspect ratio catalysts, and physically separating the catalyst and nickel particles with nonfilm-forming conductive additives.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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