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Enregistrement W4389476810 · doi:10.1002/advs.202307011

Boosting Energy Storage Performance of Glass Ceramics via Modulating Defect Formation During Crystallization

2023· article· en· W4389476810 sur OpenAlexafffund
Fei Shang, Juwen Wei, Jiwen Xu, Haibo Zhang, Yang Xia, Guisheng Zhu, Kunpeng Jiang, Guohua Chen, Zuo‐Guang Ye, Huarui Xu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGuilin University of Electronic TechnologyNational Natural Science Foundation of ChinaGuangxi Key Laboratory of Information Materials
Mots-clésMaterials scienceEnergy storageMiniaturizationPulsed powerAmorphous solidCrystallizationCeramicDielectricMicrostructureEngineering physicsPower densityOptoelectronicsNanotechnologyElectrical engineeringPower (physics)Composite materialChemical engineeringVoltageEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Along with the demand for further miniaturization of high and pulsed power devices, it becomes more and more important to realize ultrahigh recoverable energy storage density (W rec ) with high energy storage efficiency (η) and ultrahigh discharge energy storage density (W d ) accompanied by high power density (P d ) in dielectrics. To date, it remains, however, a big challenge to achieve high W rec or W d in glass ceramics compared to other dielectric energy storage materials. Herein, a strategy of defect formation modulation is applied to form “amorphous‐disordered‐ordered” microstructure in BaTiO 3 ‐based glass ceramics so as to achieve a high W rec of 12.04 J cm −3 with a high η of 81.1% and an ultrahigh W d of 11.98 J cm −3 with a superb P d of 973 MW cm −3 . This work demonstrates a feasible route to obtain glass ceramics with an outstanding energy storage performance and proves the enormous potential of glass ceramics in high and pulsed power applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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