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Enregistrement W4200390908 · doi:10.1149/1945-7111/ac4058

Hybrid Supercapacitor Electrode Materials via Molecular Imprinting of Nitrogenous Ligands and Iron Complexes into Carbon Support

2021· article· en· W4200390908 sur OpenAlexafffund
Holly M. Fruehwald, Peter D. Melino, Olena V. Zenkina, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupercapacitorCapacitanceElectrodeChemistryChemical engineeringCarbon fibersCovalent bondMaterials scienceInorganic chemistryOrganic chemistryPhysical chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel hybrid supercapacitor materials were made by the covalent immobilization of nitrogenous ligands onto the surface of commercial carbon support (Vulcan XC-72), then coordinated to iron. The covalent attachment of the nitrogenous ligands allows for the controlled deposition of nitrogen functionalities on the surface of the carbon. The supercapacitor tests in acidic media showed significant growth of the capacitance as a result of the nitrogenous ligands on the support. Notably, the increase of the capacitance values directly correlates with the molecular loading on the surface. Following coordination of iron to the ligands on the surface further elevated the capacitance via Faradaic reactions of the metal center. Remarkably, the overall capacitance of materials significantly increased after the course of long-term cycling tests (ca. 110% or higher). At the beginning of durability studies, a small decline in capacitance was observed, due to some extent of molecular decomposition on the surface of the electrode. However, the intense cycling further propagates a steady growth of the overall capacitance of the materials. This could be attributed to the process of polymerization of physisorbed molecules/ radicals that result in the formation of a 3D network structure that eventually boosts the overall capacitance and the charge storage of the electrode.

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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