Estimation of finial time of self-discharge via a kinetic model

自放电 电容器 电压 超级电容器 动能 材料科学 化学 机械 计算机科学 电气工程 电池(电) 功率(物理) 电容 电极 工程类 物理 热力学 物理化学 量子力学
作者
Liu Junxing,Zhang Jianxin,Liu Changshi
出处
期刊:Journal of Power Sources [Elsevier]
卷期号:556: 232275-232275 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.jpowsour.2022.232275
摘要

The self-discharge phenomenon is an unavoidable response of super-capacitors and batteries if the charge voltage is interrupted; voltage decay measurements during self-discharge can give information about super-capacitors and batteries. Modeling the selfdischarge phenomenon can be very useful for the energy awareness of supercapacitors and batteries. Because no researchers have realized that the real purpose of search self-discharge model should be to be able to use this model to calculate the finial time that the voltage drops to zero of its initial charged voltage, this paper provided novel model to describe the kinetic behavior of self-discharge from revision on logarithmic model. There are only two parameters in this model. The maximum benefit is that the algebraic representation of the computation for finial time by two parameters of this model and initial charged voltage is obtained. Validation is done based on experimentally observed results and the model results, compared with the thirty-two experimentally observed results, the proposed model can effectively describe the variation of voltage with time during self-discharge at high level precision. Another great benefit is that the quantitative relationships between impacts condition which are holding times, containing ppm water and initial charged voltage on finial time of self-discharge are found.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
qiu发布了新的文献求助10
刚刚
爱大美发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
米米米完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
小蘑菇应助李翔采纳,获得10
5秒前
大模型应助喝水的鱼采纳,获得10
6秒前
科研OCD发布了新的文献求助10
8秒前
yucj发布了新的文献求助10
8秒前
猪猪妈发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
阿巴阿巴完成签到,获得积分20
10秒前
我是老大应助dingby采纳,获得20
10秒前
传奇3应助123采纳,获得10
10秒前
11秒前
chengjinliang完成签到 ,获得积分10
12秒前
Crazyjmj发布了新的文献求助10
14秒前
所所应助Faye采纳,获得20
15秒前
十八发布了新的文献求助10
15秒前
狂野行天完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
yanlulu完成签到 ,获得积分10
16秒前
小蘑菇应助yangxt-iga采纳,获得10
17秒前
Percy完成签到 ,获得积分10
17秒前
小科发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
从容的灵凡完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
23秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
23秒前
24秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得30
24秒前
24秒前
24秒前
24秒前
24秒前
24秒前
Funny发布了新的文献求助10
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6026642
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7671072
关于积分的说明 16183503
捐赠科研通 5174596
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2768824
邀请新用户注册赠送积分活动 1752199
关于科研通互助平台的介绍 1638071