Frequency-Dependent Effective Capacitance of Supercapacitors Using Electrospun Cobalt-Carbon Composite Nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
Mixing carbon-based materials with pseudocapacitive material is a widely used strategy to prepare high-energy, high-power supercapacitors. However, phase separation is inevitable after extended charging/discharging which leads to the degradation of performance metrics of the device. Here, we prepare in a single step cobalt-incorporated carbon nanofibers (CNF) by electrospinning homogeneous solutions of polyacrylonitrile (PAN) with cobalt acetate at different nominal proportions (1:0 to 1:1), and investigate their stability and capacitive behavior in symmetric supercapacitors. The electrochemical analyzes demonstrated up to an order of magnitude increase in the effective capacitive with increasing the cobalt content at both close-to-dc frequencies and at around 50/60 Hz power line frequencies. The maximum capacitance is recorded for a nominal cobalt acetate-to-PAN ratio of 0.9 (e.g. 29, 27, 22 and 10 mF at 0.01. 0.1, 1 and 100 Hz respectively; both electrodes are loaded with 1 mg cm − 2 of active material each). All devices showed also an outstanding capacitance retention exceeding 99% for 10000 cycles at 1 mA and 5 mA charging/discharging rates each. The improved energy storage capabilities are attributed to both the increased electrical conductivity and high pyridinic nitrogen content which was revealed from the material characterization results using XRD, FE-SEM/TEM, and XPS.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».