Carbon Fibers Embedded With Iron Selenide (Fe3Se4) as Anode for High-Performance Sodium and Potassium Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The development of sodium and potassium ion batteries (SIBs/KIBs) have seen tremendous growth in recent years due to their promising properties as potential replacement for lithium ion batteries (LIBs). Here, we report ultrafine iron selenide (Fe3Se4) nanoparticles embedded into one-dimensional (1D) carbon fibers (Fe3Se4@CFs) as potential candidate for SIBs/KIBs. The Fe based metal-organic framework particles (MOFP) are used as Fe source to obtain high dispersion of the iron species in the product. The Fe3Se4@CF consisted of ultrafine particles of Fe3Se4 with an average particle size of ~10 nm loaded into CFs with an average diameter of 300 nm. The product exhibited excellent specific activity of ~439 mAh/g and ~435 mAh/g at current density of 50 mA/g for SIBs and KIBs, respectively. In addition, the as prepared anodes (Fe3Se4@CFs) exhibited excellent capacity retention up to several hundred cycles (700 cycles for SIBs and 300 cycles for KIBs). The high activity and excellent stability of the developed electrodes make Fe3Se4@CFs a promising electrode for next generation batteries.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».