Comparative hydrogen storage performance assessment of organic waste materials for sustainable energy applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the electrochemical hydrogen storage performance of activated carbons derived from tea waste (TW), coffee ground (CG), maple leaves (ML), and pinecone (PC). The samples undergo magnetic activation with FeSO 4 .7H 2 O followed by carbonization. Their performance is evaluated using linear sweep voltammetry (LSV), cyclic voltammetry (CV), and galvanostatic charge-discharge (GCD). LSV shows that all samples promote hydrogen evolution with increasing current density in the negative potential region. CV demonstrates that pinecone and tea-derived carbons exhibit higher reversibility and capacitive behavior. GCD results indicate that commercial activated carbon delivers 5.79 μAh/g (0.0214 wt.%), while pinecone and tea carbons reach 3.89 μAh/g (0.0144 wt.%) and 3.25 μAh/g (0.012 wt.%). At 0 °C and 4 kPa, pinecone carbon records 0.389 wt.% compared to 0.0214 wt.% for CAC. SEM and EDS confirm that porosity and Fe dispersion support this performance. The study concludes that waste-derived carbon represents sustainable, low-cost hydrogen storage materials. • Magnetically activated carbons were derived from four organic waste materials. • Electrochemical tests showed promising hydrogen storage capacities at room temp. • Pinecone and tea waste carbons showed superior stability and reversibility in CV. • SEM-EDS results revealed porous morphology correlating with electrochemical output. • Study promotes eco-friendly, low-cost biochar use for hydrogen energy storage.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».