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Enregistrement W4285497185 · doi:10.1149/ma2022-012163mtgabs

Nanoarchitecture of Novel 3D Ion Transferring Channel Containing Composite Solid Polymer Electrolyte Membrane Based on Holey Graphene Oxide and Chitosan Biopolymer

2022· article· en· W4285497185 sur OpenAlexaff
Md. Mehadi Hassan, Qingye Lu

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGrapheneNanocompositeElectrolyteOxideNanotechnologyPolymerChemical engineeringPolymer nanocompositeComposite materialElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In three-dimensional (3D) nanoarchitecture arena, two-dimensional (2D) nanostructured graphene oxide (GO) and its derivatives have been emerged as a promising choice of advanced additive materials due to their outstanding properties: high specific surface area (2630 m2g-1), flexibility, light weight, diverse functionality, super mechanical and thermal stability. Particularly, holey graphene oxide (HGO)—single atom thick unique 2D porous nanosheet is obtained from exfoliation of functional GO—a class of graphene sheet with abundant nanopore in their plane; can potentially be used for designing, fabricating and evaluating advanced 3D nanocomposite materials for the development of demandable renewable energy technologies including next generation of solid-state Li+ and Na+ rechargeable batteries. Having been the most significant, momentous, and effectual commercial energy storage devices over the past decade, however, lithium-ion batteries (LIBs) have some key limitations: flammability, poor thermal, and mechanical stability. To overcome these existing limitations, incorporation of ceramic or polymer-based solid-state electrolytes into the LIBs are being explosively focused by the energy storage research community because of their full solid-state condition and tunable molecular level engineering scope. In this research work, a novel 3D nanocomposite solid polymer electrolyte membrane (SPEM) has been successfully developed based on 2D-HGO and chitosan (CH) biopolymer—naturally occurring only alkaline polysaccharide obtained from industrial shrimp shells, super cheap, nanostructured, non-toxic, completely biodegradable, also abundant in nature. In addition, a facial and cost-effective solution-casting technique has been utilized to fabricate SPEM and applied as a solid-state polymer electrolyte for next generation of flexible and wearable rechargeable LIB technology. To investigate the structural, morphological, thermal, mechanical, and electrochemical performance of as prepared SPEM, so far, a comprehensive characterization has been done with the help of SEM, TEM, XRD, TGA, DSC, FTIR, Raman, elemental analysis, tensile strength test, and electrochemical impedance spectroscopy techniques. The SEM analysis of as-prepared flexible, wearable, free-standing, and super thin (~0.08 mm) SPEM depicts the coherently aligned 2D-HGO nanosheets formed a uniform and strong interconnecting 3D ion transfer channels with the host CH biopolymer. Moreover, 1wt% HGO, almost evenly distributed nanofiller SiO2 particles along with polyvinylpyrrolidone (PVP) polymer binder played an important role to generate better mechanical and electrochemical properties in SPEM. Thus, SPEM exhibited impressive ionic conductivity (6.44 x 10-3 Scm-1 at 23.1 oC and 1.02×10-2 Scm-1 at 70oC), a high level of tensile strength (5.87 MPa) as well as 672% and 93.7% increase of tensile strength than that of without HGO additive and GO based nanocomposite membranes respectively. In fact, very low activation energy (Ea = 0.08 eV) value shows the approval of easy lithium-ion diffusion capability in the SPEM system. In addition, fast ion transfer mechanism in SPEM has been investigated with an in-depth dielectric study that tells us the mainly hopping mechanism is dominating in the novel 3D architecture of SPEM. Besides, the obtained impressive electrochemical and mechanical properties of as-prepared SPEM could assist to understand the further fundamental aspects and impacts of SPEM in the application of LIB technology.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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