Benchmarking the ragone behaviour and power performance trends of pseudocapacitive batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ‘holy grail’ of energy storage is to achieve both high energy and high power densities ( ⩾ 100 Wh l−1 and ∼ 10 4 W l−1, respectively) as characterized in a Ragone plot. However, across the macroscopic dimensions over which energy storage systems operate, power performance is fundamentally limited by both drift and diffusion processes. In this work a macroscopic variation on the Gerischer–Hopfield formalism is applied to explore how the motion of electrical charges, moving between redox species, and screening counter-ions might be engineered in a pseudocapacitive system employing quantized capacitance (in the form of a pseudocapacitive battery) to reach this long-sought metric. Our theoretical findings show that the electron diffusion timescale between redox species generally determines power performance trends when pseudocapacitive coatings are applied monolithically. This electron-diffusion–dominated timescale, in turn, is shown to scale with the square of the coating thickness. However, when conducting pathways (or shunts) are introduced to substantially reduce the mean distance for electron diffusion the Ragone performance becomes dominated by ion drift and diffusion—even when the diffusion constants of all species are held equal. The resulting trends, for this shunting regime, show a power performance timescale that scales in a more linear fashion with increasing thickness of the redox-active region. By analyzing the Ragone performance metrics for realistic coating thicknesses between these two operational regimes, the resulting findings suggest that the diffusion constants needed to achieve the aforementioned high-performance metrics are plausibly achievable for both electronic and ionic charges in this proposed class of pseudocapacitive systems.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».