MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6901900668 · doi:10.60692/ns9jk-y0n66

Boosting Energy Storage Performance of Glass Ceramics via Modulating Defect Formation During Crystallization

2023· article· en· W6901900668 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy storageMiniaturizationCeramicPulsed powerMicrostructureCrystallizationDielectricPower density

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with the demand for further miniaturization of high and pulsed power devices, it becomes more and more important to realize ultrahigh recoverable energy storage density (Wrec ) with high energy storage efficiency (η) and ultrahigh discharge energy storage density (Wd ) accompanied by high power density (Pd ) in dielectrics. To date, it remains, however, a big challenge to achieve high Wrec or Wd in glass ceramics compared to other dielectric energy storage materials. Herein, a strategy of defect formation modulation is applied to form "amorphous-disordered-ordered" microstructure in BaTiO3 -based glass ceramics so as to achieve a high Wrec of 12.04 J cm-3 with a high η of 81.1% and an ultrahigh Wd of 11.98 J cm-3 with a superb Pd of 973 MW cm-3 . This work demonstrates a feasible route to obtain glass ceramics with an outstanding energy storage performance and proves the enormous potential of glass ceramics in high and pulsed power 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,151 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreater South Information SystemMême sujetDielectric materials and actuatorsTravaux en français237 207