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Enregistrement W4214680296 · doi:10.1021/acs.energyfuels.2c00066

Coating of Low-Cost Asphaltenes-Derived Carbon Fibers with V<sub>2</sub>O<sub>5</sub> for Supercapacitor Application

2022· article· en· W4214680296 sur OpenAlexafffund
Desirée Leistenschneider, Zahra Abedi, Douglas G. Ivey, Weixing Chen

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesChina National Offshore Oil Corporation
Mots-clésMaterials sciencePseudocapacitanceAnnealing (glass)SupercapacitorCoatingAsphalteneChemical engineeringCapacitancePorosityComposite materialElectrolyteElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

V2O5-coated, low-cost carbon fibers were produced using asphaltenes and V2O3 as precursors, both industrial byproducts. Asphaltenes can be used without any further treatment to fabricate low-cost carbon fibers. The carbon fibers were coated with V2O5 using a straightforward two-step coating procedure, that is, surface etching of fibers with NH4OH, followed by dipping into a V2O3 solution. This facile process represents a time-saving and low-cost alternative to other metal oxide coating techniques, such as atomic layer deposition, to create fiber-based electrode materials. After annealing, the fibers were homogeneously coated with V2O5 and exhibited porosity. Annealing time and temperature influenced the porosity and structure of the fiber material. The highest surface area (440 m2 g–1) was obtained at the highest annealing temperature. The coated fibers show both micropores and mesopores. The different fiber samples were then utilized as supercapacitors using a 1 M Li2SO4 electrolyte. Specific capacitances of up to 125 F g–1 at a rate of 0.25 A g–1 were achieved. Long-term cycling tests showed a capacitance retention of 89% after 10,000 cycles. A strong surface area dependence for the capacitance and increased pseudocapacitance for higher annealing temperatures are demonstrated.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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