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Enregistrement W3198309009 · doi:10.1021/acssuschemeng.1c03549

Oriented Carbon Fiber Networks by Design from Renewables for Electrochemical Applications

2021· article· en· W3198309009 sur OpenAlexaff
Jiayuan Wei, Faiz Ullah Shah, Lisa Johansson Carne, Shiyu Geng, Oleg N. Antzutkin, Mohini Sain, Kristiina Oksman

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBusiness FinlandKempestiftelsernaVetenskapsrådet
Mots-clésCapacitanceSupercapacitorMaterials scienceElectrochemistryCarbonizationEnergy storageRenewable energyFiberCarbon fibersNanotechnologyElectrodeChemical engineeringChemistryComposite materialElectrical engineeringComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide With the explosion of global demands for electrified mobility systems and a surge in rural energy transport mechanisms augmented by the scarcity of key metals, carbon by design has become a transformational pathway to fill the gap as an energy material of choice. The development of functional carbon from renewables with outstanding electrostatic double-layer capacitance is still in its infancy, as there is a significant gap in understanding the relationship between the tunable structure and properties of the bioresources both before and after their controlled carbonization. Herein, we report carbon fiber networks (CFNs) with highly controllable intact structure manufactured from four functional lignins originating from different types of processing residues, demonstrating excellent electrochemical efficacies, which makes them promising self-standing electrodes in supercapacitors. This study also underpins the feasibility and importance of preparing CFNs with highly oriented structure, which endows superior specific capacitance and cycle stability compared to the CFNs with randomly oriented fibers. The randomly oriented CFNs reached a specific capacitance value of 456 F g –1 under current densities of 1 A g –1 and a cycle stability of 73.6%, while the CFNs with an orientation factor of 0.87 exhibited significant improvement of the specific capacitance by approximately 15% (529 F g –1 ) and the cycle stability reached 95% after 10 000 charge–discharge cycles. The high specific capacitance and excellent overall electrochemical properties of the highly oriented CFNs make them a cost-effective and greener material of choice for energy storage devices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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