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Enregistrement W2940554001 · doi:10.1039/c9cc02134e

Electrocatalysis of S-doped carbon with weak polysulfide adsorption enhances lithium–sulfur battery performance

2019· article· en· W2940554001 sur OpenAlexaff
Lingyu Du, Xueyi Cheng, Fujie Gao, Youbin Li, Yongfeng Bu, Zhiqi Zhang, Qiang Wu, Lijun Yang, Xizhang Wang, Zheng Hu

Notice bibliographique

RevueChemical Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolysulfideElectrocatalystAdsorptionPolarization (electrochemistry)SulfurBattery (electricity)DopingCarbon fibersChemistryLithium (medication)Inorganic chemistryLithium–sulfur batteryMaterials scienceElectrodeChemical engineeringElectrochemistryElectrolytePhysical chemistryComposite numberOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heteroatom-doped nanocarbons are beneficial for the performance improvement of lithium-sulfur batteries, and the reason is usually attributed to their strong adsorption to the soluble polysulfides. Herein, we found that, despite the weak polysulfide adsorption on hierarchical S-doped carbon nanocages (hSCNCs), the hSCNC-encapsulated sulfur cathode still exhibited better performance than the counterpart using undoped carbon nanocages, showing a high capacity of 579 mA h g-1 at 2 A g-1 after 400 cycles, and a high areal capacity of 4.7 mA h cm-2 with a high sulfur loading of 4.5 mg cm-2. The electrocatalysis-promoted mechanism of S-doped carbon was demonstrated, which facilitated polysulfide conversion and suppressed the polarization effect, thereby leading to superior performance.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,445

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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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