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Enregistrement W2735733385 · doi:10.1021/acsami.7b04321

High-Performance Li–Se Batteries Enabled by Selenium Storage in Bottom-Up Synthesized Nitrogen-Doped Carbon Scaffolds

2017· article· en· W2735733385 sur OpenAlexaff
Hongling Lv, Renpeng Chen, Xiaoqi Wang, Yi Hu, Yanrong Wang, Tao Chen, Lianbo Ma, Guoyin Zhu, Jia Liang, Zuoxiu Tie, Jie Liu, Zhong Jin

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceCarbon fibersDopingSeleniumNitrogenNanotechnologyEnergy storageChemical engineeringInorganic chemistryMetallurgyOrganic chemistryComposite materialOptoelectronicsComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selenium (Se) has great promise to serve as cathode material for rechargeable batteries because of its good conductivity and high theoretical volumetric energy density comparable to sulfur. Herein, we report the preparation of mesoporous nitrogen-doped carbon scaffolds (NCSs) to restrain selenium for advanced lithium-selenium (Li-Se) batteries. The NCSs synthesized by a bottom-up solution-phase method have graphene-like laminar structure and well-distributed mesopores. The unique architecture of NCSs can severe as conductive framework for encapsulating selenium and polyselenides, and provide sufficient pathways to facilitate ion transport. Furthermore, the laminar and porous NCSs can effectively buffer the volume variation during charge/discharge processes. The integrated composite of Se-NCSs has a high Se content and can ensure the complete electrochemical reactions of Se and Li species. When used for Li-Se batteries, the cathodes based on Se-NCSs exhibit high capacity, remarkable cyclability, and excellent rate performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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