Novel Flower-like Nickel Sulfide as an Efficient Electrocatalyst for Non-aqueous Lithium-Air Batteries
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, metal sulfide materials have been explored for the first time as a new choice of bifunctional cathode electrocatalyst materials for non-aqueous lithium-air batteries (LABs). Nickel sulfides with two different morphologies of flower-like (f-NiS) and rod-like (r-NiS) are successfully synthesized using a hydrothermal method with and without the assistance of cetyltrimethyl ammonium bromide. As LAB cathode catalysts, both f-NiS and r-NiS demonstrate excellent catalytic activities towards the formation and decomposition of Li2O2, resulting in improved specific capacity, reduced overpotentials and enhanced cycling performance when compared to those of pure Super P based electrode. Moreover, the morphology of NiS materials can greatly affect LAB performance. Particularly, the f-NiS is more favorable than r-NiS in terms of their application in LABs. When compared to both r-NiS and pure super P materials as LAB cathode materials, this f-NiS catalyst material can give the highest capacity of 6733 mA h g(-1) and the lowest charge voltage of 4.24 V at the current density of 75 mA g(-1) and also exhibit an quite stable cycling performance.
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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) | 0,001 | 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 ».