Harnessing Hybrid Aqueous/Organic Electrolytes for High Energy Density Supercapacitors
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».