MnO decorated biomass derived carbon based on hyperaccumulative characteristics as advanced electrode materials for high-performance supercapacitors

超级电容器 假电容 碳化 电极 碳纤维 电容 材料科学 储能 纳米技术 化学工程 化学 电化学 复合材料 工程类 复合数 扫描电子显微镜 物理化学 功率(物理) 物理 量子力学
作者
Hongtao Wang,Hongtao Chen,Xin Hou,Ye Hang,Zhengzheng Guo,Zhengyan Chen,Yanling Jin,Yanli Du,Penggang Ren
出处
期刊:Diamond and Related Materials [Elsevier BV]
卷期号:136: 109888-109888 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.diamond.2023.109888
摘要

Exploring renewable and green carbon materials with superior electrochemical performance is vital but challenging for promoting the practical application of supercapacitors. Herein, a novel Salvinia adnata based porous carbon decorated with MnO (SAC-MnO) composite was facilely fabricated from hyperaccumulator cultured in Mn ion-rich solution through hyperaccumulation and subsequent carbonization strategy. The prepared SAC-MnO composites displays hierarchical micro-mesoporous architecture with ultrahigh specific surface area (2396 m2 g−1), which facilitates ion transportation and energy storage. Additionally, manganese oxides anchored on the carbon matrix could induce the generation of pesudocapacitance. The synergistic effect of double-layer capacitance and pseudocapacitance by porous carbon and manganese oxides enable the resultant electrode materials realize excellent electrochemical properties. As a result, the SAC-MnO electrode achieves an excellent specific capacitance of 436.8 F g−1 at a current density of 1 A g−1 in the three-electrode system. Meanwhile, the symmetric supercapacitor assembled by SAC-MnO displays an energy density of 9.573 Wh kg−1 at a power density of 694.4 W kg−1 and keeps a capacity retention over 94.7 % after 1000 cycles. This research provides a facile, sustainable and eco-friendly method to synthesize porous carbon decorated with transition metal oxides for high-efficiency energy storage devices.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
Lucas应助Tian采纳,获得10
2秒前
红叶再开应助星星落我怀采纳,获得10
4秒前
幸福代柔完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
高高的尔白完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
重要忆秋完成签到,获得积分10
7秒前
xuan发布了新的文献求助10
8秒前
vvvv完成签到,获得积分20
8秒前
852应助Twilight采纳,获得10
9秒前
10秒前
jie发布了新的文献求助10
11秒前
Niko发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
一只小郭发布了新的文献求助10
12秒前
天天浇水完成签到,获得积分10
12秒前
Lucas应助刘小六六六采纳,获得10
12秒前
爆米花应助11采纳,获得10
14秒前
乐空思应助yuming568采纳,获得30
15秒前
Hello应助天天浇水采纳,获得10
15秒前
李健应助Harry采纳,获得25
15秒前
陈小强发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
xuan发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
送你一朵小红花完成签到,获得积分20
18秒前
18秒前
VEM(syh)完成签到,获得积分10
19秒前
所所应助vvvv采纳,获得10
19秒前
田様应助王淳采纳,获得10
20秒前
慕青应助塔克采纳,获得10
21秒前
110o发布了新的文献求助10
22秒前
无花果发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
古古完成签到 ,获得积分10
23秒前
木鱼完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
cdercder应助kk采纳,获得10
25秒前
25秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583507
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162219
关于积分的说明 19606485
捐赠科研通 7165541
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266283
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257764