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Enregistrement W4285398585 · doi:10.1149/ma2022-014561mtgabs

Zinc-Ion Capacitors Working at Extreme Conditions

2022· article· en· W4285398585 sur OpenAlexaff
Zhixiao Xu, Xiaolei Wang

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeCapacitorElectrolyteSupercapacitorMaterials scienceCathodeEnergy storageCapacitanceCarbon fibersElectrodeEngineering physicsNanotechnologyChemical engineeringOptoelectronicsElectrical engineeringComposite materialChemistryVoltageEngineeringPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combing advantages of both Zn anode and carbon cathodes, zinc ion capacitors (ZICs) hold great potentials for electrical vehicles and grid storage. To meet practical applications, high-mass-loading electrodes and harsh environment need to be considered when designing energy storage devices. For one, high-loading electrodes bring simultaneously the dense packing of active materials in limited space and the reduction of inactive components, leading to lower production cost and higher energy densities at the cell level compared with thin electrodes. That is why active mass loadings must be no less than 10 mg cm −2 for practical applications and typical values for commercial energy storage devices are 10-20 mg cm -2 . However, this is not the case in most research papers with typical loadings of only 1-4 mg cm -2 . On the other hand, low and high temperature environment will be encountered in not only extreme regions like North Pole and outer space but also residential areas with ever-changing climate. As such, it is critical to develop cells working in a wide-temperature range of −30 °C–50 °C for most human habitats and a broader range from −50 °C to 70 °C for military uses . Strangely, those two important factors are often ignored in the development of ZICs. In this work, we demonstrate workable ZICs under extreme conditions through the incorporation of activated carbon, aqueous binder and concentrated electrolyte. First, with highly exposed surface area and enriched oxygen, nitrogen dopants, the activated carbon manifests large electrical double layer capacitance and Faradic pseudocapacitance. Second, sodium alginate-based aqueous binder shows better electrolyte wettability than the commonly used polymer binder, resulting in much improved capacitance. Third, highly concentrated electrolyte enables large zinc stripping/plating efficiency, long life cycles as well as low frozen temperature due to reduced hydrogen bonding interaction of water. Three keys combined unlock ZICs with a large capacitance of 436 F g −1 (capacity: 200 mAh g -1 ), ultrafast kinetics, ultralong cycles, ultrahigh loadings (10 mg cm -2 ), and wide-temperature cycling (-60 o C ~ 60 o C), resulting in a maximum energy density of 134.8 Wh kg −1 and power density of 118.4 kW kg −1 based on AC electrode, which lies among the best performance level for carbon-based ZICs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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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