Self-Healable Electro-Conductive Hydrogels Based on Core-Shell Structured Nanocellulose/Carbon Nanotubes Hybrids for Use as Flexible Supercapacitors
Notice bibliographique
Résumé
Recently, with the development of personal wearable electronic devices, the demand for portable power is miniaturization and flexibility. Electro-conductive hydrogels (ECHs) are considered to have great application prospects in portable energy-storage devices. However, the synergistic properties of self-healability, viscoelasticity, and ideal electrochemistry are key problems. Herein, a novel ECH was synthesized by combining polyvinyl alcohol-borax (PVA) hydrogel matrix and 2,2,6,6-tetramethylpiperidine-1-oxyl (TEMPO)-cellulose nanofibers (TOCNFs), carbon nanotubes (CNTs), and polyaniline (PANI). Among them, CNTs provided excellent electrical conductivity; TOCNFs acted as a dispersant to help CNTs form a stable suspension; PANI enhanced electrochemical performance by forming a “core-shell” structural composite. The freeze-standing composite hydrogel with a hierarchical 3D-network structure possessed the compression stress (~152 kPa) and storage modulus (~18.2 kPa). The composite hydrogel also possessed low density (~1.2 g cm−3), high water-content (~95%), excellent flexibility, self-healing capability, electrical conductivity (15.3 S m−1), and specific capacitance of 226.8 F g−1 at 0.4 A g−1. The fabricated solid-state all-in-one supercapacitor device remained capacitance retention (~90%) after 10 cutting/healing cycles and capacitance retention (~85%) after 1000 bending cycles. The novel ECH had potential applications in advanced personalized wearable electronic devices.
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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 | 0,000 |
| 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 ».