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Enregistrement W4391874800 · doi:10.1021/acsaem.3c02965

Enhancing Specific Energy in Sodium-Ion Hybrid Capacitors via Quasi-Anodeless Configuration

2024· article· en· W4391874800 sur OpenAlexafffund
Vishnu Surendran, Venkataraman Thangadurai

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology FuturesUniversity of Calgary
Mots-clésCapacitorIonSodiumEnergy (signal processing)Materials scienceChemistryElectrical engineeringPhysicsEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium-ion hybrid capacitors (Na-HCs) often experience limited rate capabilities due to the inherent challenges of hard carbon anodes, such as sloped discharge profiles and poor kinetics. Despite this, the effectiveness of hard carbon for sodium plating opens opportunities beyond its conventional use. Leveraging this property, we explore hard carbon as a 3D current collector for Na deposition, aiming to employ it as an efficient anode material in Na-HCs. A key advancement in our approach is the employment of a lean hard carbon anode with ultralow loading (<0.3 mg cm –2 ), which significantly elevates the cell’s energy density. This design boosts the energy density of the cell by operating the anode at a stable potential near 0 V, thereby increasing the operating voltage of the hybrid capacitor. Moreover, it enables the voltage profile of hybrid capacitors to resemble more closely that of porous carbon, contrasting with the typical dome-shaped profiles seen in standard hybrid capacitors. The implementation of this method has yielded a remarkable 40% increase in the specific energy. Our research provides a promising direction for the Na-HC community, showcasing a Na-HC that can operate for 25,000 cycles at a current density of 5 A g –1 while maintaining 71% of its capacity. This quasi-anodeless configuration, coupled with a judicious selection of electrode materials and electrolyte composition, marks a significant advancement in the quest for efficient and sustainable energy storage solutions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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