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Enregistrement W4285398415 · doi:10.1149/ma2022-01351412mtgabs

“Tri-Solvent-in-Salt” Electrolytes for High-Performance Supercapacitors

2022· article· en· W4285398415 sur OpenAlexaff
Xuejun Lu, Marı́a C. Gutiérrez, M. Luisa Ferrer, Jian Liu

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteSolventChemistrySalt (chemistry)Inorganic chemistryAcetonitrileOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrolytes chemistry for high-performance supercapacitors (SCs) has been addressed recently, where solvents included in electrolyte composition dissolving or mixing the electrochemically active salts or ILs have been typically seen as a mere medium.[1] Specifically, attention regarding the achievement of high-performacne SCs has also been paid to, e.g., water-in-salt (WIS), solvent-in-salt (SIS), and bi-solvent-in-salt (BSIS) electrolytes, demonstrating that solvent molecules may indeed play a more active role.[2 - 4] In this presentation, we will talk about the design of a tri-solvent-in-salt (TSIS) electrolyte where every solvent contributed (with an IL, i.e., EMIMBF4) to the formation of an electrochemically active hydrogen bond (HB) complex structure. Raman and NMR spectroscopies, as well as molecular dynamic (MD) simulations, helped elucidate the ratio among all compounds (e.g., solvents and IL) in the HB complex structure that best works as an electrolyte. For instance, the eutectic mixture of H2O and dimethylsulfoxide (DMSO) in a 2 to 1 molar ratio primary HB complex structures with mixed EMIMBF4 offers a low melting point and low flammability, then add acetonitrile (CH3CN) in different molar ratios providing an improvement of the rate capability to the resulting electrolyte. As compared to other electrolytes, the TSIS electrolyte composed in a molality of 5.8 m (TSIS-5.8) showed the cost efficiency and exhibited a low self-extinction rate. Moreover, SCs operating with TSIS-5.8, at -70 °C and up to 2.7 V provided energy densities of ca. 49 and 18 Wh kg-1, respectively, power densities of 10,000 and 17,000 W kg-1, the capacitance retention of ca. 82% after 15,000 cycles at 4 A g-1 and a self-discharge as low as 22%. The use of ternary solvent mixtures combining different solvents in the proper molar ratios opens up an easy and low-cost path to design many new electrolytes in terms of non-flammability, non-toxicity, high electrical conductivity, and wide electrochemical stability window (ESW). Forthcoming research could use the knowledge provided by this work in terms of ions solvation and transport in TSIS electrolytes and explore the interfacial interactions between electrolyte and electrode material to determine their respective relevance in the performance of SCs. Keywords: tri-solvent-in-salt (TSIS), hydrogen bond, eutectic mixtures, supercapacitors Reference : [1] F. Béguin, et al. Carbons and electrolytes for advanced supercapacitors. Adv. Mater., 26 (2014), 2219-2251. [2] Q. Dou, et al. Safe and high-rate supercapacitors based on an ‘‘Acetonitrile/Water in Salt’’ hybrid electrolyte. Energy Environ. Sci, 11 (2018), 3212-3219. [3] X. Lu, et al. Aqueous-Eutectic-in-Salt Electrolytes for High-Energy-Density Supercapacitors with an Operational Temperature Window of 100 °C, from −35 to +65 °C. ACS Appl. Mater. Interfaces 2020, 12, 26, 29181–29193. [4] X. Lu, et al. Aqueous Co-Solvent in Zwitterionic-based Protic Ionic Liquids as Electrolytes in 2.0 V Supercapacitors. ChemSusChem 2020, 13, 5983. [5] X. Lu, et al. EMIMBF4 in ternary liquid mixtures of water, dimethyl sulfoxide and acetonitrile as “tri-solvent-in-salt” electrolytes for high-performance supercapacitors operating at -70 °C. Energy Storage Mater., 40, (2021), 368-385.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2022
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