The Crystallinity Effect of Manganese Dioxide for Durability of Rechargeable Zn-Air Battery
Notice bibliographique
Résumé
Zn-air battery is of great interest in rechargeable batteries due to its low cost, environment-friendly and theoretically high energy density which is about 1086 Wh kg -1 [1]. The activity and durability of cathode are the bottleneck of the battery performance, which attribute to the sluggish kinetics of the oxygen reduction reaction (ORR) during discharging and oxygen evolution reaction (OER) during charging. Manganese dioxide (MnO 2 ), an abundant and valence-varied transitional metal oxide, has great potential as bifunctional air-cathode catalyst in Zn-air battery. Despite extensive research efforts have been devoted to MnO 2 for Zn-air battery, few disclose the relationship between crystallinity and battery durability. Herein, we present the synthesis and characterization of MnO 2 samples prepared in a simple beaker (BK) and samples synthesized via the hydrothermal method (HT). The ORR studies revealed respectively for BK-sample and HT-sample an electron number of 3.67-3.95 and 3.68-3.84 in the potential range of 0.4-0.8 V. Afterwards, the samples were evaluated for their performance in a homemade Zn-Air battery. The sample BK delivered a peak power density (42.8 mW cm -2 at an applied current density of 71.0 mA cm -2 ) on a par with the sample HT (41.6 mW cm -2 at 68.2 mA cm -2 ). Interestingly, even though both of the sample showed similar discharge and charge voltage during the initial few cycles, the as-prepared sample HT showed more stable cycling performance after long-term discharge-charge cycling, especially for the charging process. After 120 th cycle at current density of 2 mA cm -2 , the voltage gap of sample HT (1.12 V) is much lower than that of sample BK (1.32 V). The electrochemical impedance spectra (EIS) recorded before and after the cycling measurement exhibited comparable charge transfer resistance for the two as-prepared samples whereas smaller charge transfer resistance of sample HT after the cycle test. The superior cycling durability in sample HT might be ascribed to the better crystallinity of MnO 2 and less trend in collapse from the aspect of structure. References [1] Y. Li, H. Dai, Chemical Society Reviews, 43 (2014) 5257-5275.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 tête enseignante, 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 ».