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Enregistrement W4390813894 · doi:10.1002/eem2.12695

Template‐Induced Graphitic Nanodomains in Nitrogen‐Doped Carbons Enable High‐Performance Sodium‐Ion Capacitors

2024· article· en· W4390813894 sur OpenAlexaff
Chun Li, Zihan Song, Minliang Liu, Enrico Lepre, Markus Antonietti, Junwu Zhu, Jian Liu, Yongsheng Fu, Nieves López‐Salas

Notice bibliographique

RevueEnergy & environment materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilMax-Planck-GesellschaftNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceEnergy storageCarbon fibersMesoporous materialCapacitorNitrogenDopingChemical engineeringSodiumSupercapacitorIonNanotechnologyElectrodeVoltageChemistryOptoelectronicsComposite materialPower (physics)ElectrochemistryElectrical engineeringComposite numberOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium‐ion capacitors (SICs) have great potential in energy storage due to their low cost, the abundance of Na, and the potential to deliver high energy and power simultaneously. This article demonstrates a template‐assisted method to induce graphitic nanodomains and micro‐mesopores into nitrogen‐doped carbons. This study elucidates that these graphitic nanodomains are beneficial for Na + storage. The obtained N‐doped carbon (As8Mg) electrode achieved a reversible capacity of 254 mA h g −1 at 0.1 A g −1 . Moreover, the As8Mg‐based SIC device achieves high combinations of power/energy densities (53 W kg −1 at 224 Wh kg −1 and 10 410 W kg −1 at 51 Wh kg −1 ) with outstanding cycle stability (99.7% retention over 600 cycles at 0.2 A g −1 ). Our findings provide insights into optimizing carbon's microstructure to boost sodium storage in the pseudocapacitive mode.

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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