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Enregistrement W4410506710 · doi:10.1002/smll.202501264

Harnessing Hybrid Aqueous/Organic Electrolytes for High Energy Density Supercapacitors

2025· review· en· W4410506710 sur OpenAlexafffund
Rameez Ahmad Mir, Amardeep Amardeep, Jian Liu

Notice bibliographique

RevueSmall · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésElectrolyteSupercapacitorEnergy storageMaterials scienceElectrochemical windowNanotechnologySolvationChemical engineeringSolventElectrochemistryElectrodeChemistryOrganic chemistryIonic conductivityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supercapacitors (SCs) emerged as promising energy storage devices to address the energy storage demands of the modern era. The limited energy density of SCs due to a narrow voltage window hinders their competitiveness. The electrodes of SCs drive the mechanism responsible for charge storage. However, electrolytes play a critical role in shaping key parameters that directly affect the operating voltage window, performance, and cost of SCs. This work highlights current research, addressing critical issues and solutions, focusing on advancing hybrid aqueous/organic electrolytes to widen the operating voltage window of SCs. The solvation chemistry and mechanistic studies responsible for widening the voltage window of SCs, especially with water as a primary solvent and organic additive as a co-solvent, have been explored. The tailored coordination of solvents (water and organic co-solvent) with electrolyte ions in hybrid electrolytes reduces the ion size and the availability of free water molecules for undesired hydrogen/oxygen evolution reaction (HER/OER), thereby widening the voltage window in SCs. The challenges in finding a suitable co-solvent and maintaining all essential properties of hybrid electrolytes have been highlighted and discussed. This study is vital to developing high-quality electrolytes for SCs to meet the high energy density demands for practical applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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