Tungsten nitride-coated graphene fibers for high-performance wearable supercapacitors
Notice bibliographique
Résumé
Graphene-fiber (GF) supercapacitors have attracted significant research attention in the field of wearable devices. However, there is still a need for active materials with high energy density. Transition Metal Nitrides (TMNs) are promising candidates for this purpose compared with conventional Transition Metal Oxides (TMOs) or conducting polymers (CPs) owing to their higher electrical conductivity, stability and relevant electrochemical properties. We have successfully integrated Tungsten Nitride (WN) with reduced graphene oxide fibers (rGOF) and developed high-performance hybrid fiber (WN-rGOF) supercapacitors. These hybrid supercapacitors attained a high capacitance of 16.29 F cm-3 at 0.05 A cm-3 and an energy density of 1.448 mW h cm-3, which is 7.5 and 1.75 times higher than those of the pure rGOF supercapacitor and the Tungsten Oxide/rGO hybrid fiber (WO3-rGOF) supercapacitor, respectively. The energy density readily increased up to 2.896 mW h cm-3 when three WN-rGOF supercapacitors were connected in series. The WN-rGOF supercapacitor also showed high capacitance retention of 84.7% after 10 000 cycles along with appreciable performance under severe mechanical deformation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».