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Enregistrement W4402781789 · doi:10.1021/acs.jpcb.4c04097

Effects of Crumpling Stage and Porosity of Graphene Electrode on the Performance of Electrochemical Supercapacitor

2024· article· en· W4402781789 sur OpenAlexaff
Abrar Amin Khan, Sazid Noor Rabi, Tousif Jamee, Musanna Galib, Fazle Elahi, Md. Ashiqur Rahman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBangladesh University of Engineering and Technology
Mots-clésSupercapacitorMaterials sciencePorosityGrapheneElectrodeElectrochemistryStage (stratigraphy)Composite materialNanotechnologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The performance characteristics of supercapacitors composed of crumpled graphene electrodes and aqueous NaCl electrolytes are investigated through Molecular Dynamics (MD) simulations using a newly developed crumpled graphene-based supercapacitor model. Results suggest that the three-dimensional configuration of crumpled graphene boosts electrolyte-electrode interaction. This improved interaction, which includes a larger ion-accessible zone, increases the specific capacitance of the supercapacitor by roughly 400% (16.4 μF/cm2) compared to planar graphene electrodes. Examining the effect of different stages of crumpling and the inclusion of pores on the electrode surface shows that the stages of crumpling substantially influence the supercapacitor performance. A smaller crumpling radius, meaning fully crumpled stage, improves the performance as increased crumpling leads to better packing efficiency, which aids in more ion separation. Furthermore, adding pores on the surface of crumpled graphene improves the ion accessibility by creating additional adsorption sites. An exceptional capacitance of 19.8 μF/cm2 is obtained for a porosity of 20%. However, the results suggest that the in-plane-porosity of the electrode needs to be optimized as there is a decline in specific capacitance after that point (20% porosity), indicating a suboptimal relationship between the charge distribution, specific surface area (SSA) and the porosity of the electrode.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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