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Enregistrement W3140864561 · doi:10.1002/celc.202100195

Probing the Influence of Counter Electrode Structure on Electrochromic‐Device Operating Potentials and Performance Using Electrochemical Impedance Spectroscopy

2021· article· en· W3140864561 sur OpenAlexafffund
Rana Ahmad, Nadia O. Laschuk, Iraklii I. Ebralidze, Olena V. Zenkina, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésDielectric spectroscopyElectrochromismMaterials scienceElectrodeCyclic voltammetryAuxiliary electrodeIndium tin oxideOptoelectronicsElectrochromic devicesElectrochemistryReference electrodeAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyElectrolyteChemistryLayer (electronics)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper reports a general methodology for the rational tuning and optimization of electrochromic devices (ECDs) that are based on a monolayer of Fe (II) (4’‐(4‐pyridyl)‐2,2’:6’,2”‐terpyridine)2 complex (Fe 4’T) covalently embedded onto a screen‐printed high‐surface area indium tin oxide working electrode. We demonstrate that the nature of the counter electrode and the resulting device configuration could drastically improve the long‐term stability of the ECD. We show that the replacement of the flat ITO glass electrode with a high surface area ITO electrode or the use of symmetrical working and counter electrode architecture leads to a much longer performance of the device. We propose a methodology to determine optimal operating conditions for ECDs by fine‐tuning the lower and upper operation potentials. In addition to using traditional cyclic voltammetry (CV), we utilize electrochemical impedance spectroscopy (EIS) to study the intrinsic properties of the devices and understand the factors that define the long‐term cycling stability, which is further described through the use of equivalent circuit models. The main reasoning behind decomposition processes in ECDs and ways to suppress them are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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