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Enregistrement W7008842138

Colloidal Processing of Metal Oxide-Carbon Nanotube Nanocomposite Electrodes for Supercapacitors

2024· dissertation· en· W7008842138 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésSupercapacitorNanocompositeCarbon nanotubeElectrodeOxideElectrochemistryNanoparticleCathodeManganeseNanostructure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is considerable interest in ESs as they have huge potential in energy storage devices, play a key role in advanced power systems, and have the potential to revolutionize hybrid vehicles and electronics. SCs are known for their hybrid power and energy density, fast charge and discharge rates, and long-term cycling stability. The performance of SCs depend largely on the specific capacitance of their electrodes. Among various cathode materials, unitary transition metal oxides (TMOs), especially manganese oxide, are favored due to their multiple oxidation states, excellent redox properties, abundant availability, simple synthesis, and cost-effectiveness. The low intrinsic conductivity of manganese oxide can be significantly enhanced by adding conductive additives such as multi-walled carbon nanotubes (CNTs). We are developing a novel colloid processing technique to synthesize MnOx-CNT nanocomposites with enhanced electronic conductivity. Our research involves the use of advanced capping agents and co-dispersants to fabricate MnOx-CNTs nanocomposite electrodes that exhibit superior performance and bypass the lengthy activation process commonly cited in our previous results. Testing results indicate that functional catechol-based molecules, including quercetin (QC), rhamnolipid (RL), tetrahydroxy-1,4-quinone (TQ), catechin (CT) and gallocyanine (GA), have excellent dispersion properties for MnOx and CNTs. These compounds form uniform and stable suspensions that improve the nanostructure and electrochemical performance of the electrodes. They also serve as capping agents for Mn3O4 synthesis, reducing agglomeration and improving morphology. Additionally, murexide was tested as a co-dispersant and capping agent due to its chelating properties, forming a tridentate bond with Mn atoms and adsorbing onto the carbon rings of CNTs. As a capping agent, murexide can promote electrostatic dispersion by forming strong tridentate bonds with Mn3O4 particle surfaces, thereby reducing agglomeration and improving composite morphology. In addition, binary (MnFe2O4) or ternary (La0.65Sr0.35MnO3(LSM)) metal oxides can overcome the limitations of single metal oxides through the synergistic effect between metal ions, improve capacitive performance and expand the potential window. These compounds are promising candidates as ES electrode materials. High-energy ball milling (HEBM) helps reduce particle size, enhance electrolyte contact with active material surfaces, achieve high capacitance at high active mass loading, and produce high-performance supercapacitors (SCs).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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