Gradient-Layered MXene/Hollow Lignin Nanospheres Architecture Design for Flexible and Stretchable Supercapacitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the rapid development of flexible wearable electronics, the demand for stretchable energy storage devices has surged. In this work, a novel gradient-layered architecture was design based on single-pore hollow lignin nanospheres (HLNPs)-intercalated two-dimensional transition metal carbide (Ti 3 C 2 T x MXene) for fabricating highly stretchable and durable supercapacitors. By depositing and inserting HLNPs in the MXene layers with a bottom-up decreasing gradient, a multilayered porous MXene structure with smooth ion channels was constructed by reducing the overstacking of MXene lamella. Moreover, the micro-chamber architecture of thin-walled lignin nanospheres effectively extended the contact area between lignin and MXene to improve ion and electron accessibility, thus better utilizing the pseudocapacitive property of lignin. All these strategies effectively enhanced the capacitive performance of the electrodes. In addition, HLNPs, which acted as a protective phase for MXene layer, enhanced mechanical properties of the wrinkled stretchable electrodes by releasing stress through slip and deformation during the stretch-release cycling and greatly improved the structural integrity and capacitive stability of the electrodes. Flexible electrodes and symmetric flexible all-solid-state supercapacitors capable of enduring 600% uniaxial tensile strain were developed with high specific capacitances of 1273 mF cm −2 (241 F g −1 ) and 514 mF cm −2 (95 F g −1 ), respectively. Moreover, their capacitances were well preserved after 1000 times of 600% stretch-release cycling. This study showcased new possibilities of incorporating biobased lignin nanospheres in energy storage devices to fabricate stretchable devices leveraging synergies among various two-dimensional nanomaterials.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».