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Enregistrement W3019948594 · doi:10.3389/fchem.2020.00309

β-FeOOH Interlayer With Abundant Oxygen Vacancy Toward Boosting Catalytic Effect for Lithium Sulfur Batteries

2020· article· en· W3019948594 sur OpenAlexaff
Yingying Li, Xifei Li, Youchen Hao, Alibek Kakimov, Dejun Li, Qian Sun, Liang Kou, Zhanyuan Tian, Le Shao, Cheng Zhang, Jiujun Zhang, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Science Basic Research Program of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisSulfurElectrocatalystChemical engineeringOxygenVacancy defectBoosting (machine learning)Composite numberMaterials scienceChemistryLithium (medication)Inorganic chemistryNanotechnologyElectrochemistryElectrodeMetallurgyOrganic chemistryComposite materialPhysical chemistryCrystallographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the shuttle effect and low conductivity of sulfur (S), it has been challenging to 2 realize the application of lithium-sulfur (Li-S) batteries with high performance and long cyclability. In this study, a high catalytic active CNTs@FeOOH composite is introduced as a functional interlayer for Li-S batteries. Interestingly, the existence of oxygen vacancy in FeOOH functions electrocatalyst and promotes the catalytic conversion of intercepted lithium polysulfides (LiPS). As a result, the optimized CNTs@FeOOH interlayer contributed to a high reversible capacity of 556 mAh g -1 at 3200 mA g -1 over 350 cycles. This study demonstrates that enhanced catalytic effect can accelerate conversion efficiency of polysulfides, which is beneficial of boosting high performance Li-S batteries.

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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,897

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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