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Enregistrement W2962492223 · doi:10.1149/2.0601912jes

Laser Surface Roughening of Aluminum Foils for Supercapacitor Current Collectors

2019· article· en· W2962492223 sur OpenAlexafffund
Dongfang Yang, Alexis Laforgue

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésMaterials scienceCurrent collectorLaser ablationSupercapacitorAluminiumCarbon fibersLayer (electronics)CoatingLaserComposite materialDielectric spectroscopyMicrostructureMetallurgyElectrodeCapacitanceElectrochemistryOpticsChemistryElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin aluminum foils were surface roughened by laser ablation in high vacuum conditions. Their performance as current collectors for carbon-based supercapacitors were evaluated by impedance spectroscopy, cyclic voltammetry and galvanostatic cycling, and compared with those of gold plates, flat aluminum foils and commercially available carbon-coated aluminum foils (Z-flo). The results revealed that the laser surface treatment significantly enhances the electronic contact between the current collector and the active materials layers. The benefits in interface enhancement are comparable to those of a carbon coating. High power performances were reached thanks to a significantly decreased internal resistance. Long-term cycling performance revealed a slight but continuous capacity fading for supercapacitor cells having laser-treated current collectors, which was caused by the progressive growth of a surface aluminum oxide layer on the current collector. Cells assembled with carbon-coated collectors did not display the same fading thanks to the protection provided by the interfacial carbon layer. This work demonstrates that laser ablation in vacuum is a promising technique for the preparation supercapacitor current collectors with surface oxide-free and controllable surface microstructures toward specific active materials.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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