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Enregistrement W4362454129 · doi:10.1016/j.jpowsour.2023.233010

Multimodal characterization of carbon electrodes' thermal activation for vanadium redox flow batteries

2023· article· en· W4362454129 sur OpenAlexaff
Kerstin Köble, Maximilian Jaugstetter, Monja Schilling, Michael Braig, Thomas Diemant, Kristina Tschulik, Roswitha Zeis

Notice bibliographique

RevueJournal of Power Sources · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVanadiumWettingDielectric spectroscopyMaterials scienceRedoxCarbon fibersChemical engineeringElectrodeElectrochemistryFlow batteryContact angleContext (archaeology)Analytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialMetallurgyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal activation has proven to be a valuable procedure to improve the performance of carbon electrodes in vanadium redox flow batteries (VRFBs). This work investigates how different activation temperatures impact the rayon-based carbon felt's structure, surface composition, wettability, and electrochemical activity. A unique combination of non-standard techniques, including atomic force microscopy (AFM), dynamic vapor sorption (DVS), and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) combined with the distribution of relaxation times (DRT) analysis, was used for the first time in the context of VRFB electrodes. The wettability of the carbon felts improved, and the process impedances decreased with higher activation temperatures. However, severe carbon decomposition occurs at high activation temperatures. The optimum electrochemical performance of the carbon felts in the vanadium(IV)/vanadium(V) redox reaction was observed after activation at 400 °C. Thus, we conclude that the optimum activation temperature for this type of carbon felt concerning the investigated properties is around 400 °C. Furthermore, we want to highlight the successful approach of using AFM, DVS, and EIS combined with DRT analysis for an integral investigation of key properties such as structure, wettability, and performance of VRFB electrodes.

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)0,000
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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