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Enregistrement W3083578594 · doi:10.1016/j.rser.2020.110085

A review on recent advancement of nano-structured-fiber-based metal-air batteries and future perspective

2020· review· en· W3083578594 sur OpenAlexaff
Xiaoqing Chen, Imdad Ali, Lijian Song, Peng Song, Youchen Zhang, Maria Semeniuk, Nazmus Saadat, Weimin Yang, Hom Nath Dhakal, Haoyi Li, Mohini Sain, Seeram Ramakrishna

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésBattery (electricity)Materials scienceDurabilityNanotechnologyFiberEnergy storageOxideEnvironmentally friendlyProcess engineeringEngineering physicsComposite materialEngineeringPower (physics)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an era of sustainable development and innovation ecosystem, a high-energy density is one of the important requirements for the development of new energy storage modalities, including battery technology. In a metal-air battery (MAB) system, metals function as negative active substances, and oxygen in the air acts as the positive component. Research to date confirms that, MABs have an exceptionally high energy density, durability, and specific power compared to conventional batteries. In addition, they are environmentally friendly, low-cost, and lightweight. In battery construction, fibrous materials have been shown to improve thermal stability, electronic & ionic conductivity, and cyclical performance of MABs. This is due to their outstanding properties that include large surface area-to-volume ratio, controllable morphology and highly porous structure. In this review, the basic working principle of MABs is presented. A critical overview that using a diverse array of fibrous materials related to metal-based, metal oxide-based, and carbon-based fiber shape materials used in MABs such as Li–O2, Zn–O2, Mg–O2, and Al–O2 systems are comprehensively summarized. We also identify the most promising systems according to their established scientific database with respect to sustainable development. Finally, the existing challenges and prospects are stressed considering the future perspective of MABs and fiber-shaped structure electrode material.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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