Kinetics process for structure-engineered integrated gradient porous paper-based supercapacitors with boosted electrochemical performance
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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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) | 0,001 | 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 ».