Implanting CNT Forest onto Carbon Nanosheets as Multifunctional Hosts for High‐Performance Lithium Metal Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium (Li) metal anodes are considered an ideal anode for the next‐generation Li batteries with high energy density. However, some intrinsic problems, such as Li dendrite growth and tremendous volume change, inhibit their practical applications. Here, an unstacked microstructure is tailored by planting an N‐doped carbon nanotube (CNT) forest on the surface of biomass‐derived large‐aspect‐ratio N‐doped carbon sheets (CSs) (CS‐CNT), which can effectively overcome the easy aggregation properties of CSs. As the host material for Li metal anode, the N‐doping and unstacked natures of CS‐CNT offer sufficient Li nucleation sites, large surface area, and space for smooth and uniform Li deposition, effectively preventing the formation of dendritic Li. As a result, the cell with this electrode can keep high and stable Coulombic efficiency of 98.8% for over 2000 h, superior to the pure CSs and Cu foil electrodes. Additionally, the symmetric cell exhibits significantly enhanced cycle life up to 1500 h as well as lowered hysteresis. The present study sheds light on the design of unstacked porous carbon materials and offers an opportunity to develop high efficiency Li metal anode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».