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Enregistrement W2895538933 · doi:10.1002/aenm.201802254

Unveiling Conversion Reaction on Intercalation‐Based Transition Metal Oxides for High Power, High Energy Aqueous Lithium Battery

2018· article· en· W2895538933 sur OpenAlexafffund
Jian Zhi, Shengkai Li, Mei Han, Yuxuan Lou, Pu Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceAqueous solutionChemical engineeringLithium (medication)ElectrolyteRedoxBattery (electricity)Intercalation (chemistry)CathodeTransition metalCrystallinityEnergy storageInorganic chemistryElectrodeChemistryPhysical chemistryThermodynamicsPower (physics)Organic chemistryComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aqueous lithium batteries are reaching their energy and power limits partly due to limited capacity from intercalation chemistry. Alternatively, conversion reactions bring added capacity that can significantly increase the capacity ceiling of the cell. However, such reactions can only be realized in organic electrolytes, and similar redox chemistry in aqueous lithium batteries is not reported yet. In this work, it is discovered that a large work function difference (up to 1.78 eV) between crystalline LiMn 2 O 4 (cLMO) and semicrystalline MnO 2 (scMO) makes energy bands of MnO 2 bend downward toward their interface, resulting in the accumulation of free electrons on scMO and inducing a reversible conversion reaction between scMO and Li + in aqueous media. Based on this mechanism, a rechargeable hybrid aqueous battery employing hierarchical porous cLMO–scMO composite as a cathode delivers an extremely high cell‐level energy (171 Wh kg −1 ) and power density (5118 W kg −1 ) with excellent cycling stability (up to 3000 cycles) in a wide working temperature range (25 to 60 °C). More significantly, similar conversion reactions can also be achieved on LiCoO 2 , which provides a general design principle to obtain unprecedented energy and power density in commonly used transition metal oxides.

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 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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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