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Enregistrement W4390245938 · doi:10.1016/j.giant.2023.100230

An adhesive cellulose nanocrystal-reinforced nanocomposite hydrogel electrolyte for supercapacitor applications

2023· article· en· W4390245938 sur OpenAlexafffund
Ningxin Chen, Li Tao, Xuejun Lu, Md. Mehadi Hassan, Ruijie Yang, Jian Liu, Qingye Lu

Notice bibliographique

RevueGiant · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceSupercapacitorElectrolyteNanocompositeElectrochemistryComposite materialUltimate tensile strengthElectrodeAdhesiveBacterial celluloseChemical engineeringCapacitanceCelluloseLayer (electronics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogel electrolytes were applied in various energy storage devices, including supercapacitors. However, they still suffer from disadvantages such as low mechanical performance and poor adhesion of the interfaces between electrolytes and electrodes. Herein, an adhesive hydrogel electrolyte with promising mechanical strength and electrochemical performance was designed by introducing hydrophobic carbon chains as long-range physical cross-linkers and cellulose nanocrystal (CNC) as biopolymer nano-reinforcement, and soak-loading liquid electrolytes such as KOH into the hydrogel matrix. The hydrogel electrolyte loaded with 1 M KOH demonstrated the best tensile stress of 362.31 kPa and an elongation of 2479 %, and exhibited self-repairability by applying stimuli on the cut interface. The hydrogel electrolyte showed excellent adhesion on various surfaces, including nonconductive and conductive materials such as cardboard, leather, carbon film, and carbon cloth. Regarding electrochemical properties, the hydrogel electrolyte showed the largest conductivity of 0.207 ± 0.005 S/cm when soak-loading in 1 M KOH for 24 hrs. Moreover, the hydrogel electrolyte exhibited promising electrochemical performance when assembled into coin-cell supercapacitors using free-standing activated carbon sheets as electrodes. A capacitance of 67.31 F/g at 0.05A/g, and almost 100% capacitance retention at 0.1 A/g after 2200 cycles was achieved.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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