Synthesis and Electrochemical Study of Three-Dimensional Graphene-Based Nanomaterials for Energy Applications
Notice bibliographique
Résumé
Graphene is an attractive soft material for various applications due to its unique and exclusive properties. The processing and preservation of 2D graphene at large scales is challenging due to its inherent propensity for layer restacking. Three-dimensional graphene-based nanomaterials (3D-GNMs) preserve their structures while improving processability along with providing enhanced characteristics, which exhibit some notable advantages over 2D graphene. This feature article presents recent trends in the fabrication and characterization of 3D-GNMs toward the study of their morphologies, structures, functional groups, and chemical compositions using scanning electron microscopy, X-ray diffraction, Raman spectroscopy, Fourier transform infrared spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy. Owing to the attractive properties of 3D-GNMs, which include high surface areas, porous structures, improved electrical conductivity, high mechanical strength, and robust structures, they have generated tremendous interest for various applications such as energy storage, sensors, and energy conversion. This article summarizes the most recent advances in electrochemical applications of 3D-GNMs, pertaining to energy storage, where they can serve as supercapacitor electrode materials and energy conversion as oxygen reduction reaction catalysts, along with an outlook.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».