MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3190020761 · doi:10.3390/suschem2030024

Redox Active Organic-Carbon Composites for Capacitive Electrodes: A Review

2021· review· en· W3190020761 sur OpenAlexafffund
Jeanne N’Diaye, Raunaq Bagchi, Jane Y. Howe, Keryn Lian

Notice bibliographique

RevueSustainable Chemistry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceSupercapacitorCarbon nanotubeGrapheneCarbon fibersNanotechnologyElectrodeComposite numberElectrochemistryRedoxEnergy storageFabricationCapacitive sensingElectrochemical energy conversionComposite materialComputer scienceChemistryMetallurgyPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pressing concerns of environmental sustainability and growing needs of clean energy have raised the demands of carbon and organic based energy storage materials to a higher level. Redox-active organic-carbon composites electrodes are emerging to be enablers for high-performance, high power and long-lasting energy storage solutions, especially for electrochemical capacitors (EC). This review discusses the electrochemical redox active organic compounds and their composites with various carbonaceous materials focusing on capacitive performance. Starting with the most common conducting polymers, we expand the scope to other emerging redox active molecules, compounds and polymers as well as common carbonaceous substrates in composite electrodes, including graphene, carbon nanotube and activated carbon. We then discuss the first-principles computational studies pertaining to the interactions between the components in the composites. The fabrication methodologies for the composites with thin organic coatings are presented with their merits and shortcomings. The capacitive performances and features of the redox active organic-carbon composite electrodes are then summarized. Finally, we offer some perspectives and future directions to achieve a fundamental understanding and to better design organic-carbon composite electrodes for ECs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainable ChemistryMême sujetSupercapacitor Materials and FabricationTravaux en français237 207