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Enregistrement W2317834996 · doi:10.1021/jp306041y

Defect-Rich Crystalline SnO<sub>2</sub> Immobilized on Graphene Nanosheets with Enhanced Cycle Performance for Li Ion Batteries

2012· article· en· W2317834996 sur OpenAlexaff
Dongniu Wang, Xifei Li, Jiajun Wang, Jinli Yang, Dongsheng Geng, Ruying Li, Mei Cai, Tsun‐Kong Sham, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceXANESLithium (medication)NanoparticleAnodeHydrothermal circulationNanocompositeChemical engineeringNanotechnologyIonAbsorption (acoustics)Composite numberElectrodeComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A one-step microwave-assisted hydrothermal method (MAHM) has been developed to synthesize SnO 2 /graphene composites. It is shown that fine SnO 2 nanoparticles with an average size of 3.5 nm can be homogeneously deposited on graphene nanosheets (GNSs) using this technique. The electronic structure as revealed from X-ray absorption near edge structure (XANES) shows that the SnO 2 nanoparticles are abundant in surface defects with oxygen vacancies, which facilitate the immobilization of SnO 2 onto GNSs by electronic interaction. Carbon K edge XANES provide direct evidence of strong interaction between SnO 2 and GNSs. The SnO 2 /graphene nanocomposites deliver a superior reversible capacity of 635 mAh g –1 after 100 cycles and display excellent rate performance. All these desirable features strongly indicate that SnO 2 /graphene composite is a promising anode material in high-performance lithium ion 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations144
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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