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Enregistrement W4395672908 · doi:10.3390/molecules29091979

Charge Storage Properties of Ferrimagnetic BaFe12O19 and Polypyrrole–BaFe12O19 Composites

2024· article· en· W4395672908 sur OpenAlexafffund
Silin Chen, Igor Zhitomirsky

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolypyrroleFerrimagnetismComposite materialMaterials sciencePolymerizationPolymerMagnetizationMagnetic fieldPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation is motivated by an interest in multiferroic BaFe12O19 (BFO), which combines advanced ferrimagnetic and ferroelectric properties at room temperature and exhibits interesting magnetoelectric phenomena. The ferroelectric charge storage properties of BFO are limited due to high coercivity, low dielectric constant, and high dielectric losses. We report the pseudocapacitive behavior of BFO, which allows superior charge storage compared to the ferroelectric charge storage mechanism. The BFO electrodes show a remarkably high capacitance of 1.34 F cm−2 in a neutral Na2SO4 electrolyte. The charging mechanism is discussed. The capacitive behavior is linked to the beneficial effect of high-energy ball milling (HEBM) and the use of an efficient dispersant, which facilitates charge transfer. Another approach is based on the use of conductive polypyrrole (PPy) for the fabrication of PPy-BFO composites. The choice of new polyaromatic dopants with a high charge-to-mass ratio plays a crucial role in achieving a high capacitance of 4.66 F cm−2 for pure PPy electrodes. The composite PPy-BFO (50/50) electrodes show a capacitance of 3.39 F cm−2, low impedance, reduced charge transfer resistance, enhanced capacitance retention at fast charging rates, and good cyclic stability due to the beneficial effect of advanced dopants, HEBM, and synergy of the contribution of PPy and BFO.

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 seuil0,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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