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Enregistrement W4312788541 · doi:10.1088/1742-6596/2021/1/012008

Metal-organic framework materials for supercapacitors

2021· article· en· W4312788541 sur OpenAlexaff
Xiaoyue Liu, Jianing Song

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorMaterials scienceMetal-organic frameworkNanoporousEnergy storageNanotechnologyPorosityOxideCapacitorElectrodeComposite materialCapacitanceAdsorptionPower (physics)MetallurgyElectrical engineeringChemistryVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supercapacitor (SCs), known as outstanding electrical storage capacity, which times more than the batteries and fuel cells, recharges with a large amount of released power, fast overpassing the gap between capacitors and batteries, and widely be employed in the field of energy storage. Metal-organic frameworks (MOFs) attract intensive attention as electrode materials in supercapacitor application, owing to their ultrahigh porosity, adjustable distribution of pore size, convenient synthesis, great structural adaptability, etc. Composited with different materials, such as carbons family, metal oxide, can improve pristine MOFs' conductivity and chemical stability, which are all-important as electrode materials in SCs. This review comprehensively summarizes the common synthesis methods of four kinds of MOFs materials: the pristine MOFs, MOFs composites, MOFs-derived nanoporous carbons, and MOFs-derived metal oxides. Also, the applications of these four kinds of materials in SCs electrode materials are systematically introduced. Furthermore, a perspective on MOFs materials in the field of SCs is discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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