MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3024144323 · doi:10.1149/ma2020-0110866mtgabs

Printing of Graphene Supercapacitors with Enhanced Capacitances Induced By a Leavening Agent

2020· article· en· W3024144323 sur OpenAlexaff
Minh-Hao Pham, Ali Khazaeli, Gabrielle Godbille, Brant A. Peppley, Dominik P. J. Barz

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorGrapheneMaterials scienceNanotechnologyCapacitanceFabricationEnergy storageElectrodeChemistryPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid development of portable and wearable electronics has been driving a demand for lightweight and flexible energy storage systems. In this regard, flexible supercapacitors are considered as promising since they possess long cycle life and high power rates. Among available materials for supercapacitor electrodes, graphene has gained considerable attention in recent years, due to its high specific surface area, high thermal and electronic conductivity as well as other favourable mechanical features. A key challenge for the development of graphene supercapacitors is associated with the scalability and simplicity of the fabrication process. Although printing technologies offer a rapid, precise, scalable, and cost-effective fabrication method for energy storage systems, printed graphene-based supercapacitors usually deliver a lower capacitance compared to those fabricated with other methods, which is mainly related to the re-stacking of the graphene sheets after printing. This work presents a straightforward and scalable leavening agent-assisted approach in order to enhance the capacitance of printed flexible graphene-based supercapacitors. Our method consists of increasing the surface area of the reduced graphene oxide electrodes (rGO) due to the addition of the leavening agent ammonium carbonate to the GO ink. The inks are printed with a micro-dispensing technique. During reduction of GO to rGO, the leavening agent decomposes and gases are released which enlarge the inter-flake gaps and therefore suppresses the restacking of the GO flakes. The lateral size is a key parameter that controls the self-alignment of the GO flakes and, thus, has an impact on the capacitance of rGO electrodes. To assess the effect of the lateral flake size, three stock dispersions with different size ranges were prepared. In detail, the processed dispersions contained flakes with lateral sizes in the nano- (< 100 nm), submicro- (0.1 - 1.0 µm) or the micro-meter (> 1.0 µm) range. Experiments were performed to investigate the relationships between GO lateral size, the concentration of leavening agent and the capacitance of the printed rGO electrodes. In absence of the leavening agent, the specific capacitance slightly decreases with an increase of the flake size. In contrast, for inks with leavening agent concentrations of 3.0 and 6.0 wt. %, the specific capacitance increases with increasing flake size. The experiments reveal that there is a maximum specific capacitance of 112.1 ± 6.5 F g-1 at a leavening concentration of 3.7 wt. %. This specific capacitance is significantly higher compared to that of the electrode without the leavening agent approach (62.4 ± 5.2 F g-1) indicating a successful process for increasing the gaps between rGO flakes. With respect to cycle life, it is observed that the risen electrodes maintain better long-term capacitance stability compared to agent-free electrodes. The electrodes with the leavening agent approach feature an 85% capacitance retention after 2,000 charge-discharge cycles at a current density of 1.0 A g-1 while the leavening agent-free electrodes show a gradual capacitance decay to 80 %. Figure 1

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetSupercapacitor Materials and FabricationTravaux en français237 207