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Enregistrement W4386874176 · doi:10.1149/ma2023-011441mtgabs

High Energy Density Porous RuO<sub>2 </sub>micro-Supercapacitors Using Protic Ionic Liquid Electrolytes

2023· article· en· W4386874176 sur OpenAlexaff
Jensheer Shamsudeen Seenath, David Pech, Dominic Rochefort

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorElectrolyteMaterials scienceEnergy storageNanotechnologyIonic liquidPower densityElectrical engineeringElectrodeElectrochemistryComputer sciencePower (physics)EngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid development of the Internet of Things (IoT) demands reliable and long-term energy supply to microelectronic devices distributed over the network with high power performance and less maintenance required.[1] Micro-supercapacitors (MSCs) have come to the foreground as miniaturized energy storage devices showing outstanding power density and long cycle life. However, the low cell voltage and low energy density remain major bottleneck that prevents their adoption in real device applications. To this end, several studies have been devoted to the engineering of MSC electrode materials and structural architecting of current collectors within the limited available footprint. This approach could offer opportunities to enhance the electrochemically active surface and mass loading of active materials with fast ion diffusion kinetics, leading to high areal energy density performance.[2] Although several efforts have been put forth in this direction, the complex synthesis route, unfavourable interfacial and mechanical stability of the electrode, electrolyte compatibility issues, etc. remain an arduous challenge.[3] The low cell voltage is another major issue preventing from achieving high energy density values in MSCs as it is directly linked to the electrochemical stability window (ESW) of the electrolytes used.[4] In addition, liquid-state electrolytes currently employed are inappropriate for the microfabrication route as it is prone to evaporation, leakage, and potential safety issues. Hence, a lot of research attention has been given to developing solid-state electrolytes able to afford large operational windows and help promote the application of on-chip MSCs. In this work, we have demonstrated the use of protic ionic liquid (PIL)-based electrolytes able to provide pseudocapacitance in hydrous ruthenium dioxide (RuO2) electrodeposited on interdigitated MSC substrates with extended operational cell voltage. As a pseudocapacitive material, RuO2 exhibits excellent conductivity, high electrochemical reversibility, and cycling stability.[5] On the other hand, as room temperature molten salts, PILs help to overcome evaporation and encapsulation problems associated with the conventional aqueous electrolytes and flammability and safety issues linked to common organic electrolytes.[6-9] We explored pyrrolidinium-based PILs with varying alkyl substitutions, their structure-property, and electrochemical studies for RuO2 MSCs. To further expand the use of these PILs in real devices, 3D MSCs with higher active material mass loading was realised using interdigitated porous Au current collector substrates. The PIL-based porous RuO2 MSCs showed superior charge storage and higher energy density performance as compared to conventional aqueous electrolytes. To envision the practical application of RuO2 MSCs and their subsequent integration with microelectronic devices, ionogel-based solid-state electrolytes were developed. This work opens pathways to develop micro-supercapacitors exhibiting high energy and power density by combining pseudocapacitive metal oxide-based active materials and protic ionic-liquid-based non-aqueous electrolytes and help their integration with on-chip IoT devices. References [1] N. A. Kyeremateng, T. Brousse, D. Pech, Nat Nanotechnol 2017, 12, 7. [2] C. Lethien, J. Le Bideau, T. Brousse, Energ Environ Sci 2019, 12, 96. [3] Y. Li, S. Xiao, T. Qiu, X. Lang, H. Tan, Y. Wang, Y. Li, Energy Storage Mater 2022, 45, 741. [4] C. Zhong, Y. Deng, W. Hu, J. Qiao, L. Zhang, J. Zhang, Chem Soc Rev 2015, 44, 7484. [5] A. Ferris, S. Garbarino, D. Guay, D. Pech, Adv Mater 2015, 27, 6625. [6] D. Rochefort, A. L. Pont, Electrochem Commun 2006, 8, 1539. [7] M. Yoshizawa, W. Xu, C. A. Angell, J Am Chem Soc 2003, 125, 15411. [8] J. P. Belieres, C. A. Angell, J Phys Chem B 2007, 111, 4926. [9] J. S. Seenath, D. Pech, D. Rochefort, J Power Sources 2022, 548, 232040.

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 seuil0,004

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2023
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