Redox-Active Phenanthrenequinone Molecules and Nitrogen-Doped Reduced Graphene Oxide as Active Material Composites for Supercapacitor Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon-based supercapacitor electrodes are generally restricted in energy density, as they rely exclusively on electric double-layer capacitance (EDLC). The introduction of redox-active organic molecules to obtain pseudocapacitance is a promising route to develop electrode materials with improved energy densities. In this work, we develop a porous nitrogen-doped reduced graphene oxide and 9,10-phenanthrenequinone composite (N-HtrGO/PQ) via a facile one-step physical adsorption method. The electrochemical evaluation of N-HtrGO/PQ using cyclic voltammetry showed a high capacitance of 605 F g–1 in 1 M H2SO4 when the composite consisted of 30% 9,10-phenanthrenequinone and 70% N-HtrGO. The measured capacitance significantly exceeded pure N-HtrGO without the addition of redox-active molecules (257 F g–1). In addition to promising capacitance, the N-HtrGO/30PQ composite showed a capacitance retention of 94.9% following 20,000 charge/discharge cycles. Based on Fourier transform infrared spectroscopy, we postulate that the strong π–π interaction between PQ molecules and the N-HtrGO substrate enhances the specific capacitance of the composite by shortening pathways for electron transfer while improving structural stability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».