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Enregistrement W3008825548 · doi:10.1002/smll.201907141

Mild‐Temperature Solution‐Assisted Encapsulation of Phosphorus into ZIF‐8 Derived Porous Carbon as Lithium‐Ion Battery Anode

2020· article· en· W3008825548 sur OpenAlexaff
Chengzhan Yan, Huaping Zhao, Jun Li, Huile Jin, Long Liu, Wanyi Wu, Jichang Wang, Yong Lei, Shun Wang

Notice bibliographique

RevueSmall · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaChina Scholarship CouncilDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAnodeMaterials scienceChemical engineeringElectrochemistryPorosityCarbon fibersComposite numberInorganic chemistryComposite materialElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The high theoretical capacity of red phosphorus (RP) makes it a promising anode material for lithium‐ion batteries. However, the large volume change of RP during charging/discharging imposes an adverse effect on the cyclability and the rate performance suffers from its low conductivity. Herein, a facile solution‐based strategy is exploited to incorporate phosphorus into the pores of zeolitic imidazole framework (ZIF‐8) derived carbon hosts under a mild temperature. With this method, the blocky RP is etched into the form of polyphosphides anions (PP, mainly P 5 − ) so that it can easily diffuse into the pores of porous carbon hosts. Especially, the indelible crystalline surface phosphorus can be effectively avoided, which usually generates in the conventional vapor‐condensation encapsulation method. Moreover, highly‐conductive ZIF‐8 derived carbon hosts with any pore smaller than 3 nm are efficient for loading PP and these pores can alleviate the volume change well. Finally, the composite of phosphorus encapsulated into ZIF‐8 derived porous carbon exhibits a significantly improved electrochemical performance as lithium‐ion battery anode with a high capacity of 786 mAh g −1 after 100 cycles at 0.1 A g −1 , a good stability within 700 cycles at 1 A g −1 , and an excellent rate 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations71
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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