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Enregistrement W4307404732 · doi:10.1002/cjce.24735

Dual‐template synthesis of hierarchical porous carbon and its application in electrical double‐layer capacitors

2022· article· en· W4307404732 sur OpenAlexvenueno aff
Liwen Xu, Xiaodan Yuan, Chengjun Gu, Jing Ding, Zi-sheng Lin, Junguang Meng, Changqi Liu, Xinye Wang, Changsheng Bu, Jubing Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSupercapacitorCarbonizationCapacitanceChemical engineeringElectrolyteElectrochemistryMesoporous materialSpecific surface areaPorosityCarbon fibersElectrodeComposite materialScanning electron microscopeChemistryOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hierarchical porous carbons (HPCs) with tailored pore structure were fabricated via direct carbonization of a precursor consisting of agar and acetates in an inert atmosphere. The agar served as the carbon source and curing agent, while potassium acetate and calcium acetate were used to create micropores and mesopores, respectively. The morphology and structural features of the HPCs were characterized, and the electrochemical properties were estimated in a three‐electrode system with 6 M KOH as the electrolyte. The resulting HPCs possess a developed pore structure and concentrated pore size distribution (focused at 0.4 and 4 nm), and exhibit typical electrical double‐layer capacitive behaviour. Specially, the HCP‐2 owns a large specific surface area of 1441.65 m 2 /g and excellent electrochemical properties, including a favourable specific capacitance (235 F/g at 1 A/g), good rate capability (capacitance retention rate of 88.1% at 20 A/g), and impressive long‐term cycling stability (90.6% retention of initial capacitance after 3000 cycles).

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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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Résumé présentoui

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