Towards High Capacitive Performance of Chemically Deposited β-Ni(OH)2 Nanolamellae Electrode Films
Notice bibliographique
Résumé
Nickel hydroxide β-Ni(OH)2 nanolamellae with high aspect ratios were grown via chemical bath deposition (CBD) on both smooth and textured nickel foil. Depending on bath composition and/or the presence of an additive, thin foam-like nanolamellae to stacked lamellae were obtained. The used CBD method is highly cost-effective, as it is faster and requires less chemicals than typical hydrothermal methods, and it is readily implementable for large-scale production. The influence of surface texture on the final morphology and its effect on capacitive performance was investigated. Herein, we show how subtle changes in the concentration can drastically influence the morphology, which, in turn, drastically impacts the supercapacitive performance of the electrode. Also, the use of a textured surface significantly impacts the morphology, with vastly better cycling performance than samples made on a relatively smooth substrate. The measured specific capacitance values of the best sample were 1961 Fg−1 at 5 mVs−1 and 1998 Fg−1 at 1 Ag−1 under potentiostatic and galvanostatic conditions, respectively. This sample also retained 100% of its initial specific capacitance when discharged at a very high current density of 40 Ag−1. These values are substantially enhanced compared to previously reported data using a nearly analogous method (CBD with higher reagent conc.), with our method, cost-wise, offering economic advantages relative to results obtained with similar materials and other methods (e.g., hydrothermal).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».