Synergistic Engineering of Defects and Architecture in Binary Metal Chalcogenide toward Fast and Reliable Lithium–Sulfur Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium–sulfur (Li–S) batteries have great promise to support the next‐generation energy storage if their sluggish redox kinetics and polysulfide shuttling can be addressed. The rational design of sulfur electrodes plays key roles in tacking these problems and achieving high‐efficiency sulfur electrochemistry. Herein, a synergetic defect and architecture engineering strategy to design highly disordered spinel Ni–Co oxide double‐shelled microspheres (NCO‐HS), which consist of defective spinel NiCo2O4–x (x = 0.9 if all nickel is Ni2+ and cobalt is Co2.13+), as the multifunctional sulfur host material is reported. The in situ constructed cation and anion defects endow the NCO‐HS with significantly enhanced electronic conductivity and superior polysulfide adsorbability. Meanwhile, the delicate nanoconstruction offers abundant active interfaces and reduced ion diffusion pathways for efficient Li–S chemistry. Attributed to these synergistic features, the sulfur composite electrode achieves excellent rate performance up to 5 C, remarkable cycling stability over 800 cycles and good areal capacity of 6.3 mAh cm−2 under high sulfur loading. This proposed strategy based on synergy engineering could also inform material engineering in related energy storage and conversion fields.
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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) | 0,000 | 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 ».