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Enregistrement W4389816144 · doi:10.1007/s42773-023-00293-z

Waste bio-tar based N-doped porous carbon for supercapacitors under dual activation: performance, mechanism, and assessment

2023· article· en· W4389816144 sur OpenAlexaff
Jixiu Jia, Yuxuan Sun, Zhidan Liu, Ziyun Liu, Lili Huo, Kang Kang, Yanan Zhao, Lixin Zhao, Teng Xie, Maojiong Cao, Zonglu Yao

Notice bibliographique

RevueBiochar · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSupercapacitorPyrolysisMesoporous materialtar (computing)Chemical engineeringMaterials scienceElectrochemistryCapacitanceActivated carbonPorosityElectrodeChemistryComposite materialAdsorptionCatalysisOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bio-tar extra-produced from biomass pyrolysis is prone to pose a threat to environment and human health. A novel N-doped porous electrode from bio-tar was produced under dual-activation of urea and KOH in this study. One-pot dual-activation played significant roles in N-functional group and micro-mesoporous structure, which resulted in the carbon material with the highest of nitrogen content (4.08%) and the special surface area (1298.26 m 2 ·g −1 ). Specifically, the potential mechanisms of pore formation and N-doping in the one-pot dual-activation strategy were also proposed as a consequence, the one-pot dual-activated carbon material displayed excellent electrochemical performance with the highest capacitance of 309.5 F·g −1 at 0.5 A·g −1 , and the unipolar specific capacitance remained with cyclic characteristics of 80.1% after 10,000 cycles in two-electrode symmetric system. Furthermore, the one-pot dual-activation strategy could create a profit of $1.64–$2.38 per kilogram of bio-tar processed without considering the initial investment and labor costs, which provides new perspectives for the utilization of waste bio-tar. Graphical Abstract

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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