Nanocarbons and Their Hybrids as Electrocatalysts for Metal‐Air Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Owing to high energy density, metal-air batteries are considered as one of the cutting-edge and promising technologies for future power sources in different electronic applications, including transportation, portables, and stationary. Generally, metal-air batteries are composed of a metallic anode with high energy density and a cathodic air electrode with an open structure which are separated by an aqueous or organic electrolyte. In order to commercialize such systems, several challenges associated with metal-air batteries must be conquered. Particularly, it is extremely demanded to develop cheap, highly efficient, and durable catalytic materials for oxygen reduction reaction (ORR) and oxygen evolution reaction (OER) at air-breathing electrode to increase the performance and operational life of metal-air batteries. Among different types of catalytic materials, this chapter is focused on the most recently studied nanocarbon-based electrocatalysts and their hybrids for metal-air batteries. Nanostructured carbons can be used as either metal-free catalysts themselves or supports for other types of catalysts. Because of the high surface area, excellent electrical conductivity, and good chemical and mechanical stability of nanocarbons, they are highly potential to enhance the performance and life cycle of electrodes and hence the metal-air batteries. In this chapter, first, the most important challenges related to air electrodes in metal-air batteries are discussed. Then, three categories of comprehensively studied nanocarbons and their hybrids for the ORR and OER are selectively reviewed for the two most attractive metal-air batteries, namely Zinc-air and Li-air batteries: metal-free nanocarbons (e.g., graphene or carbon nanotubes), noble metal nanocarbons (e.g., Pt-graphene), and metal oxide nanocarbons (e.g., LaNiO3-nitrogen-doped carbon nanotubes). Next, the remarkable ORR/OER and battery performance of different nanocarbonaceous catalysts are compared to each other. Finally, as still there are some shortcomings to be overcome for the nanocarbonaceous electrodes, some future research directions are suggested for efficient development of air electrodes in metal-air batteries.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».