Nanocellulose-based functional materials for advanced energy and sensor applications
Notice bibliographique
Résumé
Advanced energy and sensor devices with novel applications (e.g., mobile equipment, electric vehicles, and medical-healthcare systems) are one of the important foundations of modern intelligent life. However, there are still some scientific issues that seriously hinder the further development of devices, including unsustainability, high material cost, complex fabrication process, safety issues, and unsatisfactory performance. Nanocellulose has aroused tremendous attention in recent decades, because of its abundant resources, renewability, degradability, low-cost, and unique physical/chemical properties. These merits make nanocellulose as matrix materials to fabricate advanced functional composites for use in energy-related fields extremely competitive. Here, we comprehensively discuss the recent progress of nanocellulose for emerging energy storage/harvesting and sensor applications. The preparation methodologies of nanocellulose combined with conductive materials are firstly highlighted, including carbon materials, conductive polymers, metal/metal oxide nanoparticles, metal-organic frameworks (MOFs), and covalent organic frameworks (COFs). We then focus on the nanocellulose-based advanced materials for the application in the areas of supercapacitors, lithium-ion batteries, solar cells, triboelectric nanogenerators, moisture-enabled electric generators, and sensors. Lastly, the future research directions of nanocellulose-based functional materials in energy-related devices are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».