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Enregistrement W3134918096

Fabrication of high surface area ribbon electrodes for use in redox flow batteries via coaxial electrospinning

2021· article· en· W3134918096 sur OpenAlexaff
Shashi Yadav, Antoni Forner‐Cuenca, Kevin M. Tenny, Yet‐Ming Chiang, Fikile R. Brushett, Rhodri Jervis, PR Shearing, E. C. Roberts, JT Gostick

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRibbonMaterials scienceElectrospinningElectrodeComposite materialPolyacrylonitrileCoaxialAnodeFabricationFiberPorosityNanotechnologyPolymerChemistryElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the preparation of electrospun with fibers possessing a ribbon-like cross-sectional shape was developed. These materials could prove beneficial as flow-through electrodes, since ribbons provide a higher surface-to-volume ratio compared to fibers, thereby providing higher reactive surface area at a given porosity. Fabrication of these materials was accomplished by electrospinning a coaxial fiber with a polystyrene core and polyacrylonitrile shell, followed by leaching of the core material leading to the collapse of the shell into a flat ribbon. The surviving shell was then carbonized to make an electrically conductive and electrochemically reactive fibrous structure. Analysis by x-ray computed tomography showed that ribbons of approximately 400 nm × 800 nm were produced, and experimental characterization revealed that they did indeed offer higher volumetric surface area than previously reported electrospun cylindrical fiber electrodes. The electrodes were characterized for various physical and transport properties and compared to commercial Freudenberg H23 carbon paper in terms of performance in a vanadium redox flow battery. The ribbon-based electrode had better performance and higher power density than commercial Freudenberg H23 electrode in the activation region, though suffered early onset of mass transfer limitations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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