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Enregistrement W2887879599 · doi:10.1039/c8nr04655g

Reducing lithium deposition overpotential with silver nanocrystals anchored on graphene aerogel

2018· article· en· W2887879599 sur OpenAlexaff
Xianshu Wang, Zhenghui Pan, Yang Wu, Guoguang Xu, Xiongwen Zheng, Yongcai Qiu, Meinan Liu, Yuegang Zhang, Weishan Li

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensL'Alliance Boviteq
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology Department
Mots-clésAerogelOverpotentialGrapheneMaterials scienceNanocrystalLithium (medication)Deposition (geology)NanotechnologyChemical engineeringChemistryElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Li metal as an anode for high-energy-density batteries is actively pursued due to its high specific capacity and ultralow electrochemical potential. Unfortunately, Li dendrite growth might induce a short circuit creating safety hazards that limit the practical applications of Li metal anode batteries. Herein, a novel anode of graphene aerogel (GA) decorated with silver nanocrystals (AgNCs@GA) is reported for effective suppression of lithium dendrite growth and improvement in coulombic efficiency at various current densities. This improved performance is attributed to AgNCs. This loaded AgNCs with high Li affinity serve as Li deposition sites, which deeply reduce the overpotential of Li nucleation and electrodeposition. Therefore, it successfully realizes stable Li deposition/stripping processes with enhanced coulombic efficiency at various current densities and areal capacities. The pre-lithiated AgNCs@GA is evaluated as an anode in a Li battery and demonstrates remarkable performance in comparison with a commercial lithium foil.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,782

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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