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Enregistrement W4286517170 · doi:10.1016/j.jcis.2022.07.098

Waste-based nanoarchitectonics with face masks as valuable starting material for high-performance supercapacitors

2022· article· en· W4286517170 sur OpenAlexfundno aff
Joanna Sreńscek-Nazzal, Jarosław Serafin, Adrianna Kamińska, Anna Dymerska, Ewa Mijowska, Beata Michalkiewicz

Notice bibliographique

RevueJournal of Colloid and Interface Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésSupercapacitorMaterials scienceNanotechnologyChemistryCapacitanceElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical face masks waste is a source of microplastics (polymer fibres) and inorganic and organic compounds potentially hazardous for aquatic organisms during degradation in water. The monthly use of face masks in the world is about 129 billion for 7.8 billion people. Therefore, in this contribution the utilization of hazardous surgical face masks waste for fabrication of carbon-based electrode materials via KOH-activation and carbonization was investigated. The micro-mesoporous materials were obtained with specific surface areas in the range of 460 – 969 m2/g and a total pore volume of 0.311 – 0.635 cm3/g. The optimal sample showed superior electrochemical performance as an electrode material in supercapacitor in the three-electrode system, attaining 651.1F/g at 0.1 Ag−1 and outstanding capacitance retention of 98 % after a test cycle involving 50′000 cycles. It should be emphasized that capacitance retention is one of the most crucial requirements for materials used as the electrodes in the supercapacitor devices. In this strategy, potentially contaminated face masks, common pandemic waste, is recycled into highly valuable carbon material which can serve in practical applications overcoming the global energy crisis. What is more, all microorganisms, including coronaviruses that may be on/in the masks, are completely inactivated during KOH-activation and carbonization.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations46
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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