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Supercapacitor Materials Database Generated using Web Scrapping and Natural Language Processing
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AI
DOI：10.1016/j.jmgm.2025.108980.png)
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摘要
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电化学储能对于实现环境可持续性具有关键作用。超级电容器因其高功率密度和长寿命而成为电池的有前景的替代品。已针对超级电容器储能进行了广泛的学术研究，为材料和性能参数提供了宝贵的见解。本研究提出一个全面的超级电容器材料数据库，该数据库通过从Scopus数据库抓取文章摘要并使用正则表达式、BatteryBERT语言模型以及ChemDataExtractor Python软件包进行处理而创建。最终数据库包含28,269条记录，涵盖21个相关字段，包括元数据、电极和电解质材料以及七项关键器件性能参数。该倡议旨在建立一个新型数据库，以支持先进超级电容器的预测和设计。
Keyword:
Supercapacitor
Web scrapping
Database
Natural language processing
BatteryBERT model
期刊
IF:
3
论文数:
521
被引数:
1.3W
机构
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