Carbon Nitride Nanofibres with Exceptional Lithium Storage Capacity: From Theoretical Prediction to Experimental Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Graphitic carbon nitride nanosheet (i.e., g‐C 3 N 4 ) is identified as a suitable graphene analogue due to its high theoretical capacity, wider and vacant structure, and easy synthesis method. Currently, g‐C 3 N 4 nanosheet has limited application in lithium‐ion batteries (LIBs) which is mainly due to the lack of effective intercalation/deintercalation reaction sites, the high binding energy of the Li to the nanosheet, and insufficient conductivity and stability. Density functional theory calculation predicts that the edges of g‐C 3 N 4 fibre have a suitable adsorption energy and bestow a balanced adsorption force and desorption freedom to Li. In order to verify this prediction, g‐C 3 N 4 nanofibre is synthesized with the edges and pores, as well as higher pyridinic nitrogen content, using a simple polymerization/polycondensation method. The as‐prepared g‐C 3 N 4 fibre delivers a remarkable specific capacity of 181.7 mAh g −1 , as well as extraordinary stability and power density. At a high rate of 10C, the g‐C 3 N 4 fibre still has a specific capacity of 138.6 mAh g −1 even after 5000 cycles, being the best‐performing g‐C 3 N 4 electrode so far in literature. This work is exemplary in combining theoretical computing and experimental techniques in designing the next generation of electroactive materials for LIBs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».