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Enregistrement W4413479062 · doi:10.1016/j.apsusc.2025.164406

Advanced nitrogen-doped wood-derived biocarbon for supercapacitor electrode applications

2025· article· en· W4413479062 sur OpenAlexaff
Weipeng Zhang, Xijuan Zhang, Dexian Ji, Chuanyin Xiong, Yonghao Ni

Notice bibliographique

RevueApplied Surface Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorElectrodeDopingNitrogenMaterials scienceNanotechnologyChemical engineeringEnvironmental scienceAnalytical Chemistry (journal)OptoelectronicsChemistryCapacitanceEnvironmental chemistryEngineeringPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a sustainable and scalable strategy for synthesizing N-doped porous carbon from rotten wood through a one-step green process. The natural fungal decay of wood forms a porous structure, which is crucial for the synthesis of porous carbon. Additionally, the decay process generates some nitrogen, which is further enhanced by introducing ethylenediamine (EDA) as an additional nitrogen source during carbonization. The resulting material exhibits a high specific surface area (1204 m 2 · g −1 ), excellent specific capacitance (448F · g −1 ), and remarkable cycle stability (95% retention after 10,000 cycles). These exceptional electrochemical properties highlight the potential of biomass-derived carbon materials for next-generation energy storage applications, offering an eco-friendly solution for converting waste into high-performance supercapacitor electrodes. • Taking advantage of the fungi on rotten wood, which produces a porous structure, we developed a scalable, green approach to convert it into N-doped porous carbon. • Nitrogen-doped carbon derived from rotten wood exhibited excellent supercapacitor performance. • The optimized sample, RW-1000, achieved a high specific surface area of 1204 m 2 · g −1 . • RW-1000-based electrode delivered a specific capacitance of 448F · g −1 at 0.2 A · g −1 . • Exceptional cycling stability was demonstrated, with 95% capacitance retention after 10,000 cycles. Biomass-derived carbon materials are receiving much attention for supercapacitor applications due to their well-developed porous structures, large specific surface areas, good conductivity, and environmental sustainability. In this study, we present a simple and scalable green strategy to prepare nitrogen (N)-doped biocarbon materials from naturally decayed wood (rotten wood, RW), which is to take advantage of the intrinsic porous nature of wood and the structural modifications induced by microbial activation (e.g., surface oxidation and nitrogen incorporation). To further increase the doped nitrogen content, we used aqueous ethylenediamine (EDA) solution for activating and immersing pre-treated RW. The N-doped biocarbon samples show uniform nitrogen distribution and favorable graphitization, resulting in outstanding supercapacitor performance. The optimized sample- RW-1000 exhibits a high specific surface area of 1204 m 2 · g −1 with a hierarchical porous structure. When applied as a supercapacitor electrode, RW-1000 demonstrates excellent electrochemical properties, including a specific capacitance of 448F · g −1 at 0.2 A · g −1 . The device assembled using this biocarbon delivers an energy density of up to 10.2 Wh · kg −1 at a power density of 100 W · kg −1 , while exhibiting excellent cycling stability with 95 % capacitance retention after 10,000 charge–discharge cycles. This exceptional energy storage performance is attributed to the RW-1000-derived electrode’s high specific surface area, optimal pore size distribution, and well-dispersed nitrogen content. Thus, our work offers a sustainable, scalable and facile strategy for transforming biomass waste into valuable biocarbon materials for high performance supercapacitors.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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