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Enregistrement W3014599858 · doi:10.1002/smll.201906584

Tailoring Hierarchically Porous Nitrogen‐, Sulfur‐Codoped Carbon for High‐Performance Supercapacitors and Oxygen Reduction

2020· article· en· W3014599858 sur OpenAlexaff
Huihang Lu, Chao Yang, Jing Chen, Jun Li, Huile Jin, Jichang Wang, Shun Wang

Notice bibliographique

RevueSmall · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSupercapacitorHeteroatomChemical engineeringCarbon fibersPyrolysisSulfurDopantCatalysisPorosityInorganic chemistryCapacitanceNanotechnologyDopingElectrodeOrganic chemistryComposite materialChemistryAlkylMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heteroatom‐doped carbon materials are intensively studied in supercapacitors and fuel cells, because of their great potential for sustainably bearing on the energy crisis and environmental pollution. Although enormous efforts are put in material perfection with a hierarchically porous microstructure, the simultaneous optimization of both porous structures and surface functionalities is hard to achieve due to inevitable concurrent dopant leaching effect and structural collapse under required high pyrolysis temperature. In this study, an in situ dehalogenation polymerization and activation protocol is introduced to synthesize nitrogen‐ and sulfur‐codoped carbon materials (NS‐PCMs) with hierarchical pore distribution and abundant surface doping, which endows them with good conductivity, abundant accessible active sites, and efficient mass transport. As a result, the as‐prepared carbon materials (NS‐a‐PCM‐1000) show an excellent mass specific capacitance of 461.5 F g −1 at a current density of 0.1 A g −1 , long cycle life (>23 k, 10 A g −1 ), and high device energy and power density (17.3 Wh kg −1 , 250 W kg −1 ). Significantly, NS‐a‐PCM‐1000 also exhibits one of the highest oxygen reduction reaction activities (onset potential of 1.0 V vs reversible hydrogen electrode) in alkaline media among all reported metal‐free catalysts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations60
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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