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Enregistrement W2766681287 · doi:10.1021/acsnano.7b06296

Tuning Shell Numbers of Transition Metal Oxide Hollow Microspheres toward Durable and Superior Lithium Storage

2017· article· en· W2766681287 sur OpenAlexafffund
Dan Luo, Ya‐Ping Deng, Xiaolei Wang, Gaoran Li, Juan Wu, Jing Fu, Wen Lei, Ruilin Liang, Yangshuai Liu, Yuan‐Li Ding, Aiping Yu, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensConcordia UniversityMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooUniversity of Toledo
Mots-clésMaterials scienceMicrosphereNanotechnologyLithium (medication)Transition metalOxideShell (structure)Chemical engineeringComposite materialMetallurgyChemistryCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multishelled hollow structured transition metal oxides (TMOs) are highly potential materials for high energy density energy storage due to their high volumetric energy density, reduced aggregation of nanosized subunits, and excellent capacity and durability. However, traditional synthetic methods of TMOs generally require complicated steps and lack compositional/morphological adjustability. Herein, a general and straightforward strategy is developed to synthesize multishelled porous hollow microspheres, which is constituted of nanosize primary TMO particles, using metal acetate polysaccharide microspheres as the precursor. This universal method can be applied to design TMOs’ hollow spheres with tunable shell numbers and composition. The hierarchical porous quadruple-shelled hollow microspheres with nanosized Ni–Co–Mn oxide demonstrate an increased number of active sites, boosted rate capability, enhanced volumetric energy density, and showed great tolerance toward volume expansion upon cycling, thus exhibiting excellent Li + storage capability with high specific capacity (1470 mAh g –1 at 0.2 A g –1 and 1073.6 mAh g –1 at 5.0 A g –1 ) and excellent cycle retention (1097 mAh g –1 after 250 cycles at 0.2 A g –1 ) among TMO anode materials for lithium-ion batteries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations108
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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