High Areal Capacitance of N‐Doped Graphene Synthesized by Arc Discharge
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The lack of cost effective, industrial‐scale production methods hinders the widespread applications of graphene materials. In spite of its applicability in the mass production of graphene flakes, arc discharge has not received considerable attention because of its inability to control the synthesis and heteroatom doping. In this study, a facile approach is proposed for improving doping efficiency in N‐doped graphene synthesis through arc discharge by utilizing anodic carbon fillers. Compared to the N‐doped graphene (1–1.5% N) synthesized via the arc process according to previous literature, the resulting graphene flakes show a remarkably increased doping level (≈3.5% N) with noticeable graphitic N enrichment, which is rarely achieved by the conventional process, while simultaneously retaining high turbostratic crystallinity. The electrolyte ion storage of synthesized materials is examined in which synthesized N‐doped graphene material exhibits a remarkable area normalized capacitance of 63 µF cm−2. The surprisingly high areal capacitance, which is superior to that of most carbon materials, is attributed to the synergistic effect of extrinsic pseudocapacitance, high crystallinity, and abundance of exposed graphene edges. These results highlight the great potentials of N‐doped graphene flakes produced by arc discharge in graphene‐based supercapacitors, along with well‐studied active exfoliated graphene and reduced graphene oxide.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».