Revealing the Impact of Hierarchical Pore Organization in Supercapacitor Electrodes by Coupling Ionic Dynamics at Micro‐ and Macroscales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rate of charging of supercapacitors depends on how quickly ions can reach and accommodate the surface of electrodes. Diffusivity, a parameter reflecting the speed of ions’ migration, is believed to be crucial in designing supercapacitor electrodes. Herein, this belief is questioned, shedding light on a puzzling and potentially critical feature of ionic dynamics denoted as confinement‐induced ion–solvent separation. This effect can lead to a strong slowdown of the ion mobility inside hierarchical pore networks. Explanations for when such an effect occurs and how it can be circumvented are provided. Furthermore, this microscopic picture of diffusion seen by NMR is bridged with the macroscopic charging behavior of supercapacitors investigated by impedance spectroscopy. Quantifying the average residence time of ions within carbon particles shows that the nanopore environment may not be the rate‐limiting factor for the overall ion mobility and thus performance of a cell—as commonly expected. Combining direct diffusion studies performed with neat and solvated ionic liquids and those on organic electrolytes, the so far lacking criteria for the rational selection of electrolyte–carbon systems is developed and recommendations for the preparation of transport‐optimized materials for supercapacitors to minimize ionic diffusion limitations are given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».