Kinetics process for structure-engineered integrated gradient porous paper-based supercapacitors with boosted electrochemical performance
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Notice bibliographique
Résumé
Due to their rich and adjustable porous network structure, paper-based functional materials have become a research hotspot in the field of energy storage. However, reasonably designing and making full use of the rich pore structure of paper-based materials to improve the electrochemical performance of paper-based energy storage devices still faces many challenges. Herein, we propose a structure engineering technique to develop a conductive integrated gradient porous paper-based (CIGPP) supercapacitor, and the kinetics process for the influence of gradient holes on the electrochemical performance of the CIGPP is investigated through experimental tests and COMSOL simulations. All results indicate that the gradient holes endow the CIGPP with an enhanced electrochemical performance. Specifically, the CIGPP shows a significant improvement in the specific capacitance, displays rich frequency response characteristics for electrolyte ions, and exhibits a good rate performance. Also, the CIGPP supercapacitor exhibits a low self-discharge and maintains a stable electrochemical performance in different electrolyte environments because of gradient holes. More importantly, when the CIGPP is used as a substrate to fabricate a CIGPP-PANI hybrid, it still maintains good electrochemical properties. In addition, the CIGPP supercapacitor also shows excellent stability and sensitivity for monitoring human motion and deaf-mute voicing, showing potential application prospects. This study provides a reference and feasible way for the design of structure-engineered integrated paper-based energy storage devices with outstanding comprehensive electrochemical performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle