MnO2 Nanotubes Synthesized with One-step Hydrothermal Method as Efficient Bi-functional Cathode Catalyst for a Rechargeable Zinc-air Battery
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the preparation and electro-catalytic activity of MnO 2 nanotube catalysts for both oxygen reduction reaction (ORR) and oxygen evolution reduction (OER) in alkaline media.The catalysts were synthesized by a simple hydrothermal method under controlling the different temperatures.Results of electrochemical characterization with emphasis on the activity of the catalyst are presented, which was demonstrated by cyclic voltammetry (CV) and linear sweep voltammetry (LSV) employing a rotating disk electrode (RDE) technique.The experiments show that the as-prepared MnO 2 catalyst with nanotube structure exhibited high electro-catalytic activity and stability during battery discharge, charge and cycling processes in 6 M KOH electrolyte.The primary Zn-air battery showed a discharge peak power density ~293 mW cm -2 , which corresponds to the energy density ~725 mA hg -1 .The rechargeable Zn-air battery exhibited a small charge-discharge voltage polarization of ~0.7 V at 10 mA cm -2 , high reversibility and stability over short charge and discharge cycles, and ~1.1 V for a long charge and discharge cycles test.
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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 ».