MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037797909 · doi:10.1149/1945-7111/aba076

Evaluation of the Properties of an Electrolyte Based on Formamide and LiTFSI for Electrochemical Capacitors

2020· article· en· W3037797909 sur OpenAlexaff
Rahma Hachicha, Marion Maffre, Charlotte Bodin, Steven Le Vot, Frèdéric Favier, Olivier Fontaine

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésElectrolyteElectrochemistrySupercapacitorFormamideEnergy storageMaterials scienceCapacitanceCurrent collectorElectrolytic capacitorIonic conductivityCapacitorInorganic chemistryChemical engineeringSolventChemistryElectrodeVoltageElectrical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of electrical energy storage devices depend on the electrolyte properties. Concentrated electrolytes are promising for high-performance energy storage devices thanks to their inherent safety and low cost. We study here different concentrated solutions composed of LiTFSI as a salt (0.5, 1.0, 3.0, 4.0 and 4.5 M) and formamide as a solvent for electrochemical capacitor applications. These electrolytes exhibit appreciable ionic conductivity (2.3 to 8.2 mS cm −1 ), are favor of electrochemical properties of activated carbon-based EDLC. Electrochemical results reveal that, compared to usual electrolytes, high concentrated electrolytes exhibit long-term cyclability with significant capacitance up to 2000 cycles at an operating voltage of 2.2 V. Moreover, this study shows that low concentrated electrolytes highly corrode the Al current collector whereas the high concentrated electrolytes suppress the Al current collector corrosion process owing to the lack of free solvent (uncoordinated to a Li + cation).

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Electrochemical SocietyMême sujetSupercapacitor Materials and FabricationTravaux en français237 207