Graphene Nanoribbons Derived from the Unzipping of Carbon Nanotubes: Controlled Synthesis and Superior Lithium Storage Performance
Notice bibliographique
Résumé
Graphene nanoribbons (GNRs) from chemical unzipping of carbon nanotubes (CNTs) have been reported to be a suitable candidate for lithium ion battery materials, but very few of them focused on controlling GNRs with different unzipping levels. Here we present a study of GNRs with controlled unzipping level and the prevailing factors that affect the lithium storage performance at early and final unzipping level; besides, the effect of thermal reduction has been investigated. On the basis of Raman and BET surface area tests, we found that the unzipping of CNTs starts with surface etching and then proceeds to partial and full unzipping and finally fragmentation and aggregation. Galvanostatic charge–discharge reveals that defect increase is mainly responsible for the capacity enhancement at the early unzipping level; surface area drop is associated with the capacity fade at the final unzipping level. Surface functional groups can result in low electrical conductivity and therefore cause capacity drop within several cycles. The GNRs with controlled unzipping level display different electrochemical behaviors and thus can provide rational choices for researchers who are searching for desired functions using GNRs as additives in lithium ion 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) | 0,000 | 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 ».