Nanoengineering of NiO/MnO2/GO Ternary Composite for Use in High-Energy Storage Asymmetric Supercapacitor and Oxygen Evolution Reaction (OER)
Notice bibliographique
Résumé
Designing multifunctional nanomaterials for high performing electrochemical energy conversion and storage devices has been very challenging. A number of strategies have been reported to introduce multifunctionality in electrode/catalyst materials including alloying, doping, nanostructuring, compositing, etc. Here, we report the fabrication of a reduced graphene oxide (rGO)-based ternary composite NiO/MnO2/rGO (NMGO) having a range of active sites for enhanced electrochemical activity. The resultant sandwich structure consisted of a mesoporous backbone with NiO and MnO2 nanoparticles encapsulated between successive rGO layers, having different active sites in the form of Ni-, Mn-, and C-based species. The modified structure exhibited high conductivity owing to the presence of rGO, excellent charge storage capacity of 402 F·g−1 at a current density of 1 A·g−1, and stability with a capacitance retention of ~93% after 14,000 cycles. Moreover, the NMGO//MWCNT asymmetric device, assembled with NMGO and multi-wall carbon nanotubes (MWCNTs) as positive and negative electrodes, respectively, exhibited good energy density (28 Wh·kg−1), excellent power density (750 W·kg−1), and capacitance retention (88%) after 6000 cycles. To evaluate the multifunctionality of the modified nanostructure, the NMGO was also tested for its oxygen evolution reaction (OER) activity. The NMGO delivered a current density of 10 mA·cm−2 at the potential of 1.59 V versus RHE. These results clearly demonstrate high activity of the modified electrode with strong future potential.
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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 ».