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Enregistrement W7115807426

Surface Modification of Magnetite for Supercapacitors: Experiment and Theory

2023· dissertation· en· W7115807426 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute CanadaMcMaster University
Mots-clésSupercapacitorAnodeAdsorptionEnergy storageSurface modificationNanoparticleMagnetiteBenzoic acidFabrication
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supercapacitors have emerged as a promising energy storage technology with unique characteristics that set them apart from conventional batteries and capacitors. Supercapacitors bridge the gap between these two technologies by combining the high power density of capacitors with the high energy storage capacity of batteries, offering a compelling solution for various applications. In the pursuit of enhancing supercapacitor performance, magnetite (Fe3O4) has been researched as a potential anode material. Fe3O4 offers several desirable properties, including high theoretical capacitance, low cost, and environmental friendliness. Compositing Fe3O4 with conductive additives has served to address the issue of limited conductivity in Fe3O4 anodes for practical uses, however, a focus must be shifted to enhancing the capacitive performance of such anodes to unlock their full potential. Achieving the full potential of Fe3O4 for supercapacitor applications requires addressing challenges in the colloidal fabrication of high-active mass electrodes. This is done by exploring the exceptional adsorption properties of two dispersing and capping agents: 3,4-dihydroxybenzoic acid and murexide. Exceptional adsorption properties of catecholate-type 3,4-dihydroxybenzoic acid molecules were explored for surface modification of Fe3O4 nanoparticles to enhance their colloidal dispersion as verified by sedimentation test results and Fourier-transform infrared spectroscopy measurements. Electrodes prepared in the presence of 3,4-dihydroxybenzoic acid exhibited nearly double the capacitance at slow charging rates as compared to the control samples without the dispersant or with benzoic acid as a non-catecholate dispersant. Density functional theory analysis of adsorption behavior of 3,4-dihydroxybenzoic acid and benzoic acid at the (001) surface of Fe3O4 corroborated these experimental results by providing an understanding of the basic mechanism of 3,4-dihydroxybenzoic acid adsorption on the surface of nanoparticles. Furthermore, murexide for surface modification of Fe3O4 nanoparticles effectively enhanced the performance of multi-walled carbon nanotube-Fe3O4 supercapacitor anodes. Our experimental results demonstrate significant improvements in electrode performance when murexide is used as a capping or dispersing agent compared to the case with no additives. From impedance measurements, we revealed a substantial decrease in the real part of impedance for samples prepared with murexide, indicating easier charge transfer at more negative electrode potentials, and reinforcing the role of murexide as a capping agent and charge transfer mediator. The theoretical investigation allowed us to identify the nature of chemical bonds between murexide and the surface, with significant charge transfer taking place between the Fe3O4 surface and murexide adsorbate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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