MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2745658058 · doi:10.1038/s41598-017-09982-9

Fe-based hybrid electrocatalysts for nonaqueous lithium-oxygen batteries

2017· article· en· W2745658058 sur OpenAlexfundno aff
Seun Lee, Gwang‐Hee Lee, Hack Jun Lee, Mushtaq Ahmad Dar, Dong‐Wan Kim

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthNational Research Foundation of KoreaKorea Research Institute of Chemical TechnologyKing Saud UniversityNational Research Foundation
Mots-clésOverpotentialMaterials scienceLithium (medication)ElectrochemistryOxygenElectrodeDielectric spectroscopyElectrocatalystChemical engineeringOxygen evolutionChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lithium–oxygen batteries promise high energy densities, but are confronted with challenges, such as high overpotentials and sudden death during discharge–charge cycling, because the oxygen electrode is covered with the insulating discharge product, Li2O2. Here, we synthesized low–cost Fe–based nanocomposites via an electrical wire pulse process, as a hybrid electrocatalyst for the oxygen electrode of Li–O2batteries. Fe3O4-Fe nanohybrids–containing electrodes exhibited a high discharge capacity (13,890 mA h gc−1at a current density of 500 mA gc−1), long cycle stability (100 cycles at a current rate of 500 mA gc−1and fixed capacity regime of 1,000 mA h gc−1), and low overpotential (1.39 V at 40 cycles). This superior performance resulted from the good electrical conductivity of the Fe metal nanoparticles during discharge–charge cycling, which could enhance the oxygen reduction reaction and oxygen evolution reaction activities. We have demonstrated the increased electrical conductivity of the Fe3O4-Fe nanohybrids using electrochemical impedance spectroscopy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetAdvanced Battery Materials and TechnologiesTravaux en français237 207