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Enregistrement W3016017251 · doi:10.1149/1945-7111/ab8822

Polyaniline Electrode Activation in Li Cells

2020· article· en· W3016017251 sur OpenAlexafffund
Michael Charlton, T. D. Hatchard, M. N. Obrovac

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolyanilineCathodeElectrodeDiffusionCarbon blackMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ElectrochemistryChemical engineeringIonChemistryComposite materialPolymerThermodynamicsChromatographyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyaniline (PANi) can be used as an electroactive organic cathode material in Li-cells with multiple redox states. The theoretical specific capacity of the emeraldine base (PEB) is 150 mAh g−1. In this study, we show how the specific capacity of PEB90−xCBxPVDF10 cathodes is dependent upon the mass percentage of PEB and carbon black (CB) in the potential range of 2.0–4.0 V. The capacity of PEB90−xCBxPVDF10 cathodes is initially very low, steadily increasing during initial cycling. A constant capacity is eventually reached with continued cycling. Microscopic imaging and elemental analysis of cycled electrodes reveals how the electrode composition and morphology of PEB90−xCBxPVDF10 cathodes plays an integral role in the magnitude of the specific capacity during the initial and steady state cycles. We propose a diffusion-limited model as an attempt to elucidate the differences in the total specific capacity among PEB90−xCBxPVDF10 cathodes. From our findings, we propose that increasing CB content provides more ion-diffusion channels throughout the PEB90−xCBxPVDF10 cathodes. This model is consistent with our findings in that more CB content reduces the amount of cycles required to reach steady state cycling and increases the magnitude of the specific capacity at steady state.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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