Kinetic investigation of the energy storage process in graphene fiber supercapacitors: Unraveling mechanisms, fabrications, property manipulation, and wearable applications
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Graphene fiber supercapacitors (GFSCs) have garnered significant attention due to their exceptional features, including high power density, rapid charge/discharge rates, prolonged cycling durability, and versatile weaving capabilities. Nevertheless, inherent challenges in graphene fibers (GFs), particularly the restricted ion‐accessible specific surface area (SSA) and sluggish ion transport kinetics, hinder the achievement of optimal capacitance and rate performance. Despite existing reviews on GFSCs, a notable gap exists in thoroughly exploring the kinetics governing the energy storage process in GFSCs. This review aims to address this gap by thoroughly analyzing the energy storage mechanism, fabrication methodologies, property manipulation, and wearable applications of GFSCs. Through theoretical analysis of the energy storage process, specific parameters in advanced GF fabrication methodologies are carefully summarized, which can be used to modulate nano/micro‐structures, thereby enhancing energy storage kinetics. In particular, enhanced ion storage is realized by creating more ion‐accessible SSA and introducing extra‐capacitive components, while accelerated ion transport is achieved by shortening the transport channel length and improving the accessibility of electrolyte ions. Building on the established structure–property relationship, several critical strategies for constructing optimal surface and structure profiles of GF electrodes are summarized. Capitalizing on the exceptional flexibility and wearability of GFSCs, the review further underscores their potential as foundational elements for constructing multifunctional e‐textiles using conventional textile technologies. In conclusion, this review provides insights into current challenges and suggests potential research directions for GFSCs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle