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Enregistrement W2059768904 · doi:10.1039/c3ee24163g

LiFePO4–graphene as a superior cathode material for rechargeable lithium batteries: impact of stacked graphene and unfolded graphene

2013· article· en· W2059768904 sur OpenAlexaff
Jinli Yang, Jiajun Wang, Yongji Tang, Dongniu Wang, Xifei Li, Yongfeng Hu, Ruying Li, Guoxian Liang, Tsun‐Kong Sham, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueEnergy & Environmental Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensCégep Marie-VictorinWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceLithium (medication)Composite numberCrystallinityNanotechnologyNanoparticleChemical engineeringNanocompositeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we describe the use of unfolded graphene as a three dimensional (3D) conducting network for LiFePO4 nanoparticle growth. Compared with stacked graphene, which has a wrinkled structure, the use of unfolded graphene enables better dispersion of LiFePO4 and restricts the LiFePO4 particle size at the nanoscale. More importantly, it allows each LiFePO4 particle to be attached to the conducting layer, which could greatly enhance the electronic conductivity, thereby realizing the full potential of the active materials. Based on its superior structure, after post-treatment for 12 hours, the LiFePO4–unfolded graphene nanocomposite achieved a discharge capacity of 166.2 mA h g−1 in the 1st cycle, which is 98% of the theoretical capacity (170 mA h g−1). The composite also displayed stable cycling behavior up to 100 cycles, whereas the LiFePO4–stacked graphene composite with a similar carbon content could deliver a discharge capacity of only 77 mA h g−1 in the 1st cycle. X-ray absorption near-edge spectroscopy (XANES) provided spectroscopic understanding of the crystallinity of LiFePO4 and chemical bonding between LiFePO4 and unfolded graphene.

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations214
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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