Influence of MgO on the Electrochemical Performance of Nickel Electrode in Alkaline Aqueous Electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
β-nickel hydroxide (β-Ni(OH)2) was prepared using precipitation method. Magnesium oxide (MgO) was synthesized by solu-tion combustion method using magnesium nitrate as oxidizer and urea as a fuel. The effects of MgO additive on the structure and electro-chemical performance of β-Ni(OH)2 electrode are examined. The structure and property of the MgO added β-Ni(OH)2 were characterized by X-ray diffraction (XRD), thermal gravimetric-differential thermal analysis (TG-DTA), Scanning electron microscopy (SEM), and Energy Dispersive X-ray (EDX) analysis. The results of the TG-DTA studies indicate that the MgO added β-Ni(OH)2 contains adsorbed water mol-ecules and anions. Partial substitution of MgO for graphite to β-nickel hydroxide is found to exhibit improvement in the electrochemical activity. Anodic peak potential (Epa) and cathodic peak potential (Epc) values are found to decrease remarkably after the incorporation of MgO into the β-Ni(OH)2 electrode. Further, addition of MgO is found to enhance the reversibility of the electrode reaction. Compared with β-Ni(OH)2 electrode, MgO substituted β-Ni(OH)2 electrode is found to exhibit higher proton diffusion coefficient. These findings suggest that the MgO substituted β-Ni(OH)2 electrode possess improved electrochemical properties such as enhanced reversibility of electrode reaction and higher proton diffusion coefficient and thus can be recognized as a promising candidate for the battery electrode applications.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».