Paradisiaca/Solanum Tuberosum Biowaste Composited with Graphene Oxide for Flexible Supercapacitor
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the development of a novel type of chemically activated carbon networks composited with the graphene oxide. Here, the carbon networks were derived from green biomass wastes such as orange peels, banana peels and potato starch. All the obtained carbon materials were being activated using different activating agents based on the higher specific capacitance such as phosphoric acid activated orange peel derived carbon, sulphuric acid activated banana peel derived carbon and hydrochloric acid activated potato starch. Further they were individually composited with graphene oxide for enhanced performance. Different chemical activation is employed for the sake of obtaining higher specific capacitance, energy and power density. Phosphoric acid activation on orange peel derived carbon network was selected due to the improvement in the micropores and further increased the surface area with the controlling capability of structures of activated carbon. To improve the conductivity of the samples, graphene oxide was added. The electrochemical performance of orange peel, banana peel and potato starch derived nano porous activated carbon materials composited with graphene oxide for supercapacitor applications is evaluated using aqueous H2SO4 electrolytes at a scan rate of 10 mV s-1. The samples that are prepared are structurally characterized using fourier transform infrared spectroscopy, x-ray diffraction and electrochemically characterized using cyclic voltammetry, galvanostatic charge and discharge measurements, and electrochemical impedance spectroscopy. From the electrochemical measurements, suitability of material as electrode for supercapacitors can be understood. The superior electrochemical performance is attributed in orange peel derived nano porous carbon/ graphene oxide due to porous structure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».