Design of B/N co-doped heterostructural carbon electrodes from CNF/BNNS/ZIF-8 nanocomposites for advanced supercapacitor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boron (B) and nitrogen (N) co-doped 3D hierarchical porous carbon (BNPC) were successfully fabricated from CNF/BNNS/ZIF-8 nanocomposites prepared by 2D boron nitride nanosheets, ZIF-8 nanoparticles, and wheat straw based cellulose nanofibers. Herein, CNF/ZIF-8 acts as versatile skeleton and imparts partial N dopant into porous carbon structure, while the introduced BNNS can help strengthen the hierarchical porous superstructure and endow abundant B/N co-dopants within BNPC matrix. The obtained BNPC electrode possesses a high specific surface area of 505.4 m2/g and high B/N co-doping content with desirable hydrophilicity. Supercapacitors assembled with BNPC-2 electrode exhibited advanced electrochemical performance with high capacitance stability even after 5000 charge-discharge cycles, exhibited outstanding energy density and power density characters, and the highest specific capacitance of 433.4 F/g at 1.0 A/g, compared with other similar reports. This study proposes a facile and sustainable strategy for efficiently fabrication of rich B/N co-doped hierarchical porous carbon electrodes from agricultural waste biomass for advanced supercapacitor performance.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».