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Enregistrement W4412545746 · doi:10.1021/acsaem.5c00580

Photovoltaic Solar-Induced Joule Heat On-/Off-Line Recovering Active Carbon-Coated Carbon Fiber Electrode (AC@JHCF) and Its Supercapacitor Performance

2025· article· en· W4412545746 sur OpenAlexaff
Chongjun Zhao, Yanyu Guo, Yu Rong, Chunhua Zhao

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesShanghai Leading Academic Discipline ProjectNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésSupercapacitorMaterials sciencePhotovoltaic systemJoule heatingElectrodeCarbon fibersLine (geometry)Joule (programming language)OptoelectronicsComposite materialElectrical engineeringChemistryElectrochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercial carbon fiber has good conductivity and uniformity, which can be directly used as an electrode due to its micrometer-sized diameter. In our work, commercial carbon fiber is recovered from waste CFRP based on the Joule heat of the conductive carbon fiber, and the electric energy consumption is covered by photovoltaic (PV) solar cells. The photovoltaic solar-assisted recovery of CF can be carried out on-line on a sunny day and also off-line on a rainy day. Upon application of Joule heat at 6 A for 10 min, epoxy resin is partially removed, and the remaining epoxy resin is converted into carbon and coated on the carbon fiber, i.e., C@JHCF-6–10 composite. After activation, the resulting AC@JHCF-6–10 has a high specific surface area of 743.86 m 2 g –1 . Moreover, AC@JHCF-6–10 can directly serve as a binder-free supercapacitor electrode, which exhibits good electrochemical performance: a specific capacitance of 202.8 F g –1 at 1 A g –1 for the AC@JHCF-6–10 electrode (vs 0.2 F g –1 for Virgin CF), while an energy density of 10.13 Wh kg –1 at a power density of 599.80 W kg –1 for the SSC of AC@JHCF-6–10//AC@JHCF-6–10.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
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)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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