Optimized Double Manganese Oxide Deposition for Enhanced Electrochemical Capacitor Performance
Notice bibliographique
Résumé
Manganese oxide pseudocapacitive materials are deposited using a novel procedure involving first depositing a heat-treated base layer followed by a hydrous top layer. The ratio of heat-treated to hydrous film is optimized to generate films that excel across a wide range of electrochemical capacitor (EC) properties and to elucidate the mechanisms underpinning the film performance. We show that a thin heat-treated base layer imparts low resistance, high energy efficiency and power-capability and enhanced film stability in a large potential window. These benefits are due to an improved oxide-current collector connection; however, if the layer is too thin (<25 nm), the stability is lost. Conversely, heat-treatment causes more parasitic oxidation reactions during initial film cycling, though these reactions are mitigated with a thick hydrous top layer. This hydrous film also affords high capacitance, capacity, coulombic efficiency and energy density due to an abundance of hydrated sites in the oxide to facilitate the cation insertion/removal needed for pseudocapacitance. The double-deposited films also show less self-discharge. We find that a dry:wet film ratio of 5:95 results in optimal film performance. While this novel dry-wet double-deposition has been demonstrated with manganese oxide, we anticipate similar performance benefits with other pseudocapacitive materials.
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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 ».