“Ship in a Bottle” Design of Highly Efficient Bifunctional Electrocatalysts for Long-Lasting Rechargeable Zn–Air Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The poor durability of bifunctional oxygen electrocatalysts is one main bottleneck that suppresses the widespread application of rechargeable metal–air batteries. Herein, a “ship in a bottle” design is achieved by impregnating fine transition metal dichalcogenide nanoparticles into defective carbon pores that act as interconnected nanoreactors. The erected 3D porous conductive architecture provides a “highway” for expediting charge and mass transfer. This design not only delivers a high surface-to-volume ratio to increase numbers of exposed catalytic sites but also precludes nanoparticles from aggregation during cycling owing to the pore spatial confinement effect. Therefore, the long-term plague inherent to nanocatalyst stability can be solved. Moreover, the synergistic coupling effects between defect-rich interfaces and chemical bonding derived from heteroatom-doping boost the catalytic activity and prohibit the detachment of nanoparticles for better stability. Consequently, the developed catalyst presents superior bifunctional oxygen electrocatalytic activities and durability, out-performing the best-known noble-metal benchmarks. In a practical application to rechargeable Zn–air batteries, long-term cyclability for over 340 h is realized at a high current density of 25 mA cm –2 in ambient air while retaining an intact structure. Such a universal “ship in a bottle” design offers an appealing and instructive model of nanomaterial engineering for implementation in various 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 | 0,001 |
| 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 ».