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Enregistrement W4255201626 · doi:10.1149/ma2017-02/8/651

Photo-Reduced Graphene As Electrode Active Materials for Supercapacitor Applications

2017· article· en· W4255201626 sur OpenAlexaff
Dongfang Yang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneSupercapacitorMaterials scienceEnergy storageCapacitorNanotechnologyGraphene oxide paperElectrodeOxideCarbon fibersGraphene foamOptoelectronicsElectrochemistryComposite materialComposite numberElectrical engineeringChemistryVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supercapacitors are among the most promising energy storage devices due to their high power density, short recharging time, long cycle life, as well as environmental friendliness. Supercapacitors with increased energy densities are needed for practical applications such as plug-in hybrid electric vehicles, wind turbine energy storage, regenerative breaking, cold starting of trucks and space exploration applications. Supercapacitors store energy using either ion adsorption (electrochemical double layer capacitors) or fast surface redox reactions (pseudo-capacitors). Electrochemical double layer capacitors use the high surface area of carbon, such as activated carbon, carbon fiber and graphene, as the electrode active materials, while metal oxides and electronically conducting polymers are used as the electrode active materials for pseudo-capacitors. Graphene is a form of carbon that has substantially higher surface area than the more common electrode active material, activated carbon, and thus potentially allows for more storing of electrostatic charge. The high electrical conductivity and planar structure of graphene also gives rise to fast charging and discharging. In this presentation, recent development on the fabrication of graphene by means of photo reduction of graphene oxide will be given. The photo reduction creates a disordered corrugated graphene structure in which adjacent sheets are no longer oriented parallel to each other. As an example, the performance of excimer laser reduced graphene and N-doped graphene when it is used as electrode active materials in supercapacitors was evaluated in both aqueous and organic electrolytes at room temperature. By varying the laser irradiation processing conditions such as laser energy and irradiation time, graphene and N-doped graphene with different supercapacitive behaviors were successfully grown. The specific capacitance of laser reduced graphene reaches 120 F/g at 5mV/sec in the aqueous electrolyte. Highly conductive N-doped graphene can be prepared by adding NH3 into graphene oxide solution during laser photo-reduction process and the doped graphene has slightly reduced specific capacitance of 110 F/g at 5 mV/sec in 0.5 M K2SO4 aqueous electrolyte. This work demonstrated that excimer laser irradiation process is a very promising technique for preparation of graphene and N-doped graphene for its use as the electrode active material for supercapacitors due to its excellent flexibility and capability of controlling microstructures, electric conduction and specific capacitance. Figure 1

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · 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
Publié2017
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