Self‐Powered Piezo‐Supercapacitors Based on <scp>ZnO</scp>@<scp>Mo‐Fe‐MnO<sub>2</sub></scp> Nanoarrays
Notice bibliographique
Résumé
The development of self‐charging supercapacitor power cells (SCSPCs) has profound implications for smart electronic devices used in different fields. Here, we epitaxially electrodeposited Mo‐ and Fe‐codoped MnO2 films on piezoelectric ZnO nanoarrays (NAs) grown on the flexible carbon cloth (denoted ZnO@Mo‐Fe‐MnO2 NAs). A self‐charging supercapacitor power cell device was assembled with the Mo‐ and Fe‐codoped MnO2 nanoarray electrode and poly(vinylidenefluoride‐co‐trifluoroethylene) (PVDF‐Trfe) piezoelectric film doped with BaTiO3 (BTO) and carbon nanotubes (CNTs) (denoted PVDF‐Trfe/CNTs/BTO). The self‐charging supercapacitor power cell device exhibited an energy density of 30 μWh cm−2 with a high power density of 40 mW cm−2 and delivered an excellent self‐charging performance of 363 mV (10 N) driven by both the piezoelectric ZnO nanoarrays and the poly(vinylidenefluoride‐co‐trifluoroethylene) piezoelectric film doped with BaTiO3 and carbon nanotubes. More intriguingly, the device could also be self‐charged by 184 mV due to residual stress alone and showed excellent energy conversion efficiency and low self‐discharge rate. This work illustrates for the first time the self‐charging mechanism involving electrolyte ion migration driven by both electrodes and films. A comprehensive analysis strongly confirmed the important contribution of the piezoelectric ZnO nanoarrays in the self‐charging process of the self‐charging supercapacitor power cell device. This work provides novel directions and insights for the development of self‐charging supercapacitor power cells.
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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 ».