New Insight in the Charge Storage Mechanism of Vanadium Nitride as a Pseudocapacitve Electrode
Notice bibliographique
Résumé
More than 10 years after the initial studies on the pseudocapacitive performance of molybdenum nitride electrode in acid media 1,2,a specific capacity of 1340F/g was reported for a vanadium nitride electrode in alkaline electrolyte3,4. This impressive specific capacity and the high electronic conductivity of VN make it very attractive for energy storage application in electrochemical capacitor. Accordingly, new synthesis methods such as high energy milling of Li3N and V2O3 5, xerogel6–8, nanotubes coating9,10 or TiN/VN core/shell nanostructure11 have been developed. On one hand, Choi et al. suggested that the pseudocapacitive behavior of VN can be explained by an equilibrium reaction involving the adsorption of OH- ions and a redox reaction of an oxidized surface, formed by oxidation of VN. While Pande et al. confirmed the role of OH- anions in the redox reaction12, only few studies were aimed at getting an understanding of the charge storage mechanism. On the other hand, significant differences in specific capacity and cyclability have been reported in the literature 6,8,10,13. These differences can be explained by the diversity in the synthesis methods, which often use oxide precursors leading to oxy-nitrides more than nitrides. However, most studies show a lack of understanding in the different charge storage mechanisms which could help determining the conditions that will insure a long cycle life when use in electrochemical capacitor. This presentation will describe the synthesis of a model material VN with various thicknesses that will be followed by an electrochemical investigation assisted with in-situ and ex-situ characterizations. The major aim of this work is to get some insights in the different redox reactions involved in the charge storage mechanism and to determine the suitable conditions for utilization of VN as active electrode material. Our results show a capacity retention of up to 96% after 10 000 cycles. (1) Liu, T.-C.; Pell, W. G.; Conway, B. E. J. Electrochem. Soc. 1998, 145, 1882–1888. (2) Roberson, S. L.; Finello, D.; Davis, R. F. J. Appl. Electrochem. 1999, 29, 75–80. (3) Choi, D.; Blomgren, G. E.; Kumta, P. N. Adv. Mater. 2006, 18, 1178–1182. (4) Choi, D.; Kumta, P. N. Electrochem. Solid-State Lett. 2005, 8, A418–A422. (5) Hanumantha, P. J.; Datta, M. K.; Kadakia, K. S.; Hong, D. H.; Chung, S. J.; Tam, M. C.; Poston, J. a.; Manivannan, a.; Kumta, P. N. J. Electrochem. Soc. 2013, 160, A2195–A2206. (6) Zhou, X.; Chen, H.; Shu, D.; He, C.; Nan, J. J. Phys. Chem. Solids 2009, 70, 495–500. (7) Cheng, F.; He, C.; Shu, D.; Chen, H.; Zhang, J.; Tang, S.; Finlow, D. E. Mater. Chem. Phys. 2011, 131, 268–273. (8) Shu, D.; Lv, C.; Cheng, F.; He, C.; Yang, K.; Nan, J.; Long, L. Int. J. Electrochem. Sci. 2013, 8, 1209–1225. (9) Ghimbeu, C. M.; Raymundo-Piñero, E.; Fioux, P.; Béguin, F.; Vix-Guterl, C. J. Mater. Chem. 2011, 21, 13268–13275. (10) Zhang, L.; Holt, C. M. B.; Luber, E. J.; Olsen, B. C.; Wang, H.; Danaie, M.; Cui, X.; Tan, X.; W. Lui, V.; Kalisvaart, W. P.; Mitlin, D. J. Phys. Chem. C 2011, 115, 24381–24393. (11) Dong, S.; Chen, X.; Gu, L.; Zhou, X.; Wang, H.; Liu, Z.; Han, P.; Yao, J.; Wang, L.; Cui, G.; Chen, L. Mater. Res. Bull. 2011, 46, 835–839. (12) Pande, P.; Rasmussen, P. G.; Thompson, L. T. J. Power Sources 2012, 207, 212–215. (13) Glushenkov, A. M.; Hulicova-jurcakova, D.; Llewellyn, D.; Lu, G. Q.; Chen, Y. Chem. Mater. 2010, 22, 914–921.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».