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Enregistrement W2918067954 · doi:10.1002/slct.201804002

Hierarchical Porous Carbon Prepared through Sustainable CuCl <sub>2</sub> Activation of Rice Husk for High‐Performance Supercapacitors

2019· article· en· W2918067954 sur OpenAlexaff
Tian Yongxia, Chengyuan Xiao, Jian Yin, Wenli Zhang, Jinpeng Bao, Haibo Lin, Haiyan Lu

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorMaterials scienceCyclic voltammetryDielectric spectroscopyChemical engineeringElectrochemistryScanning electron microscopeSpecific surface areaPorosityCurrent densityCapacitanceHuskElectrodeComposite materialChemistryCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Porous carbon material has been widely used as the electrode material for supercapacitor owing to distinctive advantages of high electrical conductivity, low cost and availability at ease. In this study, rice‐husk‐derived porous carbon (RHPC) is successfully prepared by employing a new activation agent copper chloride (CuCl 2 ). The morphology and porous structure of RHPC are characterized by scanning electron microscope and N 2 adsorption/desorption. The electrochemical performances of RHPC are investigated by alvanostatic charge‐discharge, cyclic voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy. The RHPC possesses high porosity and large specific surface area. When used as supercapacitor electrode materials, RHPC exhibits high specific capacitance of 165.23 F⋅g −1 at a current density of 0.5 A⋅g −1 , excellent cycle stability and noticeable high‐rate capacity of 151.69 F⋅g −1 even at a high current density of 20 A⋅g −1 . More importantly, the preparation of this CuCl 2 activator is facile and low‐cost. Besides, the recyclability meet the requirements of environmental concerns.

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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