Hetero-Porous, High-Surface Area Green Carbon Aerogels for the Next-Generation Energy Storage Applications
Notice bibliographique
Résumé
Various carbon materials have been developed for energy storage applications to address the increasing energy demand in the world. However, the environmentally friendly, renewable, and nontoxic bio-based carbon resources have not been extensively investigated towards high-performance energy storage materials. Here, we report an anisotropic, hetero-porous, high-surface area carbon aerogel prepared from renewable resources achieving an excellent electrical double-layer capacitance. Two different green, abundant, and carbon-rich lignins which can be extracted from various biomasses, have been selected as raw materials, i.e., kraft and soda lignins, resulting in clearly distinct physical, structural as well as electrochemical characteristics of the carbon aerogels after carbonization. The obtained green carbon aerogel based on kraft lignin not only demonstrates a competitive specific capacitance as high as 163 F g−1 and energy density of 5.67 Wh kg−1 at a power density of 50 W kg−1 when assembled as a two-electrode symmetric supercapacitor, but also shows outstanding compressive mechanical properties. This reveals the great potential of the carbon aerogels developed in this study for the next-generation energy storage applications requiring green and renewable resources, lightweight, robust storage ability, and reliable mechanical integrity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».