Perovskite–Nitrogen‐Doped Carbon Nanotube Composite as Bifunctional Catalysts for Rechargeable Lithium–Air Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Developing an effective bifunctional catalyst is a significant issue, as rechargeable metal-air batteries are very attractive for future energy systems. In this study, a facile one-pot process is introduced to prepare an advanced bifunctional catalyst (op-LN) incorporating nitrogen-doped carbon nanotubes (NCNTs) into perovskite La0.5 Sr0.5 Co0.8 Fe0.2 O3 nanoparticles (LSCF-NPs). Confirmed by half-cell testing, op-LN exhibits synergistic effects of LSCF-NP and NCNT with excellent bifunctionality for both the oxygen reduction reaction and the oxygen evolution reaction. Furthermore, op-LN exhibits comparable performances in these reactions to Pt/C and Ir/C, respectively, which highlights its potential for use as a commercially viable bifunctional catalyst. Moreover, the results obtained by testing op-LN in a practical Li-air battery demonstrate improved and complementary charge/discharge performance compared to those of LSCF-NP and NCNT, and this confirms that simply prepared op-LN is a promising candidate as a highly effective bifunctional catalyst for rechargeable metal-air batteries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».