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Enregistrement W1800889413 · doi:10.1038/srep15252

Morphology-controlled construction of hierarchical hollow hybrid SnO2@TiO2 nanocapsules with outstanding lithium storage

2015· article· en· W1800889413 sur OpenAlexaff
Linzong Zhou, Hong Guo, Tingting Li, Weiwei Chen, Lixiang Liu, Jinli Qiao, Jiujun Zhang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaMajor State Basic Research Development Program of ChinaYunnan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanocapsulesLithium (medication)NanotechnologyMaterials scienceChemical engineeringMedicineInternal medicineNanoparticleEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel synthesis containing microwave-assisted HCl etching reaction and precipitating reaction is employed to prepare hierarchical hollow SnO2@TiO2 nanocapsules for anode materials of Li-ion batteries. The intrinsic hollow nanostructure can shorten the lengths for both ionic and electronic transport, enlarge the electrode surface areas, and improving accommodation of the anode volume change during Li insertion/extraction cycling. The hybrid multi-elements in this material allow the volume change to take place in a stepwise manner during electrochemical cycling. In particular, the coating of TiO2 onto SnO2 can enhance the electronic conductivity of hollow SnO2 electrode. As a result, the as-prepared SnO2@TiO2 nanocapsule electrode exhibits a stably reversible capacity of 770 mA hg(-1) at 1 C, and the capacity retention can keep over 96.1% after 200 cycles even at high current rates. This approach may shed light on a new avenue for the fast synthesis of hierarchical hollow nanocapsule functional materials for energy storage, catalyst and other new applications.

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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