Multi-layer hierarchical cellulose nanofibers/carbon nanotubes/vinasse activated carbon composite materials for supercapacitors and electromagnetic interference shielding
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Developing porous self-supporting electrodes with excellent conductivity, good mechanical properties, and high electrochemical activity is crucial for constructing electrode materials with lightweight, ultra-thin, flexible, and high capacitance performance. In this work, we prepared a cellulose nanofibers (CNFs)/carbon nanotubes (CNTs)/vinasse activated carbon (VAC) (CCV) composite material with a multi-layer hierarchical conductive structure through simple vacuum filtration and freeze-drying. In this composite material, the self-assembly of CNF provides the main skeleton structure of a multi-layer hierarchical structure. CNT provides a fast path for the rapid transfer of electrons and is beneficial for the loss of electromagnetic waves. VAC provides sufficient double layer performance. The synergistic effect of the above three endows CCV composite materials with excellent energy storage performance and electromagnetic interference (EMI) shielding performance. In addition, we endowed the CCV composite with a certain shape and performance by introducing a vitrimer polymer with a dynamic cross-linked network structure. In summary, thanks to the synergistic effect of various components in the multi-layer hierarchical structure, CCV composite materials exhibit excellent integration performance, especially stable energy storage performance and EMI shielding performance. These significant properties make CCV composite materials have great application prospects in the fields of energy storage and intelligent EMI shielding.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle