MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898847789 · doi:10.1002/chem.201805162

Thermally Reduced Graphene/MXene Film for Enhanced Li‐ion Storage

2018· article· en· W2898847789 sur OpenAlexaff
Shuaikai Xu, Yohan Dall’Agnese, Junzhi Li, Yury Gogotsi, Wei Han

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMXenesMaterials scienceGrapheneAnodeOxideChemical engineeringElectrodeElectrochemistryBattery (electricity)Thermal stabilityNanotechnologyTitanium carbideDiffusion barrierThermal treatmentDiffusionEnergy storageCarbideComposite materialLayer (electronics)MetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two‐dimensional transition‐metal carbides called MXenes are emerging electrode materials for energy storage due to their metallic electrical conductivity and low ion diffusion barrier. In this work, we combined Ti2CTx MXene with graphene oxide (GO) followed by a thermal treatment to fabricate flexible rGO/Ti2CTr film, in which electrochemically active rGO and Ti2CTr nanosheets impede the stacking of layers and synergistically interact producing ionically and electronically conducting electrodes. The effect of the thermal treatment on the electrochemical performance of Ti2CTx is evaluated. As anode for Li‐ion storage, the thermally treated Ti2CTr possesses a higher capacity in comparison to as‐prepared Ti2CTx. The freestanding hybrid rGO/Ti2CTr films exhibit excellent reversible capacity (700 mAh g−1 at 0.1 Ag−1), cycling stability and rate performance. Additionally, flexible rGO/Ti3C2Tr films are made using the same method and also present improved capacity. Therefore, this study provides a simple, yet effective, approach to combine rGO with different MXenes, which can enhance their electrochemical properties for Li‐ion batteries.

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 seuil0,005

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 savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations89
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemistry - A European JournalMême sujetMXene and MAX Phase MaterialsTravaux en français237 207