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Enregistrement W4405649340 · doi:10.1021/acsami.4c19798

Metallic 1T Phase MoS<sub>2</sub> Nanosheets Covalently Functionalized with BBD Molecules for Enhanced Supercapacitor Performances

2024· article· en· W4405649340 sur OpenAlexaff
WeiKang Zheng, Mingzi Sun, Ruijie Yang, Qingyong Zhang, Ting Ying, Liang Mei, Ruixin Yan, Yue Zhang, Honglu Hu, Jun Fan, Bolong Huang, Zhiyuan Zeng

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesScience, Technology and Innovation Commission of Shenzhen MunicipalityInnovation and Technology CommissionResearch Grants Council, University Grants CommitteeCity University of Hong Kong
Mots-clésMaterials scienceSupercapacitorCovalent bondMoleculeMetalPhase (matter)NanotechnologyChemical engineeringElectrodeOrganic chemistryElectrochemistryPhysical chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metallic 1T phase molybdenum disulfide (MoS 2 ) is among the most promising electrode materials for supercapacitors, but its capacitance and cyclability remain to be improved to meet the constantly increasing energy storage needs in portable electronics. In this study, we present a strategy, covalent functionalization, which achieves the improvement of capacitance of metallic 1T phase MoS 2 . Covalently functionalized by the modifier 4-bromobenzenediazonium tetrafluoroborate, the metallic MoS 2 membrane exhibits increased interlayer spacing, slightly curled layered architecture, enhanced charge transfer, and improved adsorption capabilities toward electrolyte molecules and ions. Thanks to these boosted properties, the functionalized metallic MoS 2 membrane exhibited excellent supercapacitor performances in a 0.5 M TBABF 4 (acetonitrile as the solvent) electrolyte (with a specific capacitance of 135.67 F/cm 3 at 1 A/g, more than three times that of the unfunctionalized metallic MoS 2 membrane) and good stability, which can maintain a capacitance retention of 76.0% after 10 000 charge–discharge cycles.

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 seuil0,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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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