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Enregistrement W4364359103 · doi:10.1139/cjc-2022-0117

Novel CoMnFeO<sub>4</sub>-MWCNT nanocomposite based on a green synthesized method for supercapacitor applications

2023· article· en· W4364359103 sur OpenAlexaffvenue
Aziz Babapoor, Behruz Mirzayi, Laleh Salehghadimi, Raha Hadi, Sana Farhoudian, Meysam Paar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocompositeSupercapacitorCyclic voltammetryCapacitanceTransmission electron microscopyScanning electron microscopeChemistryHydrothermal circulationChemical engineeringNanotechnologyElectrochemistryHigh-resolution transmission electron microscopyAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceElectrodeComposite materialOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel nanocomposite of CoMnFeO4-MWCNT has been synthesized via green and simple hydrothermal method and the structure characterization has been done through FT-IR, X-ray diffraction, scanning electron microscopy, EDX, and high-resolution transmission electron microscopy analysis in this research. Cyclic voltammetry and galvanostatic charge–discharge methods are picked as the strategies to compare their supercapacitor behavior. The specific capacitance of about 1310 F g−1 (at 1 A g−1) in 3 mol L−1 KOH has been recorded for CoMnFeO4-MWCNT nanocomposite when the working voltage is 1.2 V. Moreover, this nanocomposite retains 89% of its initial capacitance after 10 000 charge–discharge cycles. Also, some initial mechanistic studies are performed to achieve a deeper insight into the electrochemical behavior of the nanocomposite implying that the oxidation-reduction process of CoMnFeO4-MWCNT nanocomposite is generally quasi-reversible and diffusion-controlled. From the view of time, coat, and environment, the hydrothermal process is much more reliable and beneficial regarding higher performance.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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