Performance of Zn Electrode in Aqueous Electrolyte Containing Carboxylate
Notice bibliographique
Résumé
Zinc is widely used as negative electrode material for the battery due to its excellent electrochemical properties [1][2].It is hindered that zinc is used in weak acidic electrolyte (for example, aqueous Zn-polyaniline battery [3][4][5][6]) because zinc is prone to corrosion and the formation of zinc dendrite cause short circuit of the battery, which lead to reduce battery capacity and shorten the cycle life.In this paper the influences of carboxylates (sodium formate, sodium acetate, sodium propionate, sodium butyrate, sodium valerate, disodium malonate, disodium succinate) as the additives of aqueous electrolyte on the performance of the Zn electrode are studied.The results show that the new electrolyte can effectively eliminate the hydrogen evolution corrosion of the zinc electrode and improve the discharge capacity and cycle life of Zn/PANI secondary battery.In the aqueous electrolyte containing 0.2M disodium malonate the initial discharge specific capacity of the polyaniline in the Zn-polyaniline battery is as high as 131.1 mAh g -1 , which is still 110 mAh g -1 and the coulombic efficiency is over 92% after 100 cycles at a charge/discharge current density of 1 A g -1 in the voltage range 1.5 ~ 0.7 V.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».