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Enregistrement W4252866542 · doi:10.1149/ma2014-02/49/2196

Effect of the Components of the Electrode on the Morphological and Electrochemical Performance of Manganese Dioxide-Based Electrode for Application in Hybrid Electrochemical Capacitor <sup>1</sup>

2014· article· en· W4252866542 sur OpenAlexaff
Axel Gambou-Bosca, Daniel Bélanger

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrodePseudocapacitorPalladium-hydrogen electrodeElectrochemistryManganeseCyclic voltammetryElectrolyteInorganic chemistryChemical engineeringWorking electrodeSupercapacitorChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are two classes of electrochemical capacitors categorized by their energy storage mechanism: electrical double layer capacitors (EDLCs) exclusively made with high specific surface area carbon-based materials and pseudocapacitors including generally conducting polymers or transition-metal oxides. In transition metal oxide-based electrodes such as manganese oxide, the reversible redox processes occurring at or near the surface of the electrode material leads to higher charge storage properties than carbon-based electrode EDLCs.2 However, due to the low potential stability window of MnO2-based electrode of about 1V, a hybrid electrochemical capacitor using electrodes with different potential range has been proposed.3 Such hybrid electrochemical capacitor can consist of a carbon negative electrode, a manganese dioxide-based positive electrode and a mild neutral electrolyte.4 Manganese dioxide is characterized by a theoretical specific capacitance of about 1233 F/g, which is far from being experimentally attainable.5 For example, in the case of thicker composite electrode and higher loading of MnO2 the electrochemically addressable material is commonly in the 10 to 20 % range. 6, 7 To maximize the utilization of MnO2, more fundamentals studies are needed to understand the role of all components of a composite electrode. Composite electrode based on manganese dioxide, a binder (poly(tetrafluoroethylene, PTFE) and a carbon additive (Acetylene black or high surface area Black Pearls 2000) were characterized by scanning electron microscopy and nitrogen gas adsorption. The electrochemical performances of the MnO2-Carbon-PTFE composite electrodes materials are evaluated by cyclic voltammetry. Brunauer–Emmett–Teller (BET) surface area measurements indicate that the addition of the PTFE binder does not block access to the porous network of MnO2 and the two carbon powders. Only acetylene black appears to slightly adversely affect the mesoporous surface, presumably because of its larger particle size compared to Black Pearls 2000. The electrochemical utilization of MnO2 is similar whether acetylene black or Black Pearls 2000 is used as carbon additive. This suggests that the porosity of Black Pearls, which could perhaps act as a reservoir of ionic species, does not appear to play a significant role as demonstrated by similar specific capacitance at slow scan rate. On the other hand, the effect of additional conductive agent such as acetylene black induces a slight increase of the specific capacitance at high scan rate. Finally, a plot of Coulombic efficiency as a function of the upper positive potential limit showed that using a high surface carbon support with MnO2 can cancel the effect of the larger potential window of electroactivity of MnO2because of its smaller electrochemical potential stability range. References 1. A. Gambou-Bosca and D. Belanger, Journal of Materials Chemistry A, 2014. DOI: 10.1039/ c3ta14910b. 2. P. Simon,Y. Gogotsi and B. Dunn, Science, 2014, 343, 1210-1211. DOI: 10.1126/science.1249625. 3. T. Brousse and D. Bélanger, Electrochemical and Solid-State Letters, 2003, 6, A244-A248. 4. J. W. Long, D. Bélanger, T. Brousse, W. Sugimoto, M. B. Sassin and O. Crosnier, MRS Bulletin, 2011, 36, 513-522. 5. M. Toupin, T. Brousse and D. Bélanger, Chemistry of Materials, 2004, 16, 3184-3190. 6. P. Staiti and F. Lufrano, Journal of Power Sources, 2009, 187, 284-289. 7. A. Zolfaghari, H. R. Naderi and H. R. Mortaheb, Journal of Electroanalytical Chemistry, 2013, 697, 60-67.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2014
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