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Enregistrement W3047689155 · doi:10.14447/jnmes.v23i1.a01

To Study the Effect of LiMn2O4, Nanofibers of LiMn2O4, and Graphene/Polyaniline/Carbon Nanotube as Electrode Materials in the Fuel Cell

2020· article· en· W3047689155 sur OpenAlexvenueno aff
Kabbir Ali, Hafiz Ahmad Raza, Muhammad Faizan Malik, Sami M. Ibn Shamsah, Riffat Amna, Amina Sarfraz

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneCarbon nanotubeMaterials scienceElectrodePolyanilineNanofiberCarbon nanofiberChemical engineeringNanotubeFuel cellsNanotechnologyComposite materialChemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is conducted to explore the best electrodes materials for energy conversion devices. The two cathode materials (LiMn2O4 and nanofibers of LiMn2O4) and the anode material (graphene/polyaniline/carbon-nanotube) were synthesized by a wet chemical method which includes sol-gel and chemical polymerization techniques. The prepared materials were characterized by SEM, XRD FTIR, and cyclic voltammetry. The characterization results show that LiMn2O4 exhibits a porous and hollow structure, which improves the utilization of the active mass area, and allows the dual conduction of Li+ and electrons, which effectively relieves the structural strain and volume change. The cyclic voltammetry results record that LiMn2O4 and nanofibers of LiMn2O4 as a cathode material enhanced the cycling performance and possess excellent stability. Further, the conductivity of each sample was measured using the DC four-probe method, and the highest conductivity was observed for the LiMn2O4 nanofibers 1.43 SCm -1 at 650.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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