Encapsulating Sn(OH)<sub>4</sub> Nanoparticles in Micropores of Mesocarbon Microbeads: A New Anode Material for High‐Performance Lithium Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A novel Sn(OH)4/mesocarbon microbeads (MCMB) anode material has been successfully prepared by skillfully encapsulating the Sn(OH)4 nanoparticles into the micropores of MCMB via a simple vapor deposition approach. The electrochemical results demonstrate that the Sn(OH)4/MCMB anode exhibits a high reversible capacity of 904 mAh g−1 after 500 cycles at a current density of 100 mA g−1, which is far higher than that of the SnO2/MCMB (501 mAh g−1) and Sn/MCMB (364 mAh g−1). Such transcendence can be attributed to the ultrasmall sizes of Sn(OH)4 nanoparticles and rapid lithium ions transport channels provided by micropores on the surface of MCMB. More importantly, the encapsulated Sn(OH)4 particles inside the micropores decrease the exposure to the electrolyte to ensure the formation of stable solid electrolyte interphase films as well as accommodating electrode expansion during charge–discharge, which is beneficial to achieve a stable cycling performance. Therefore, the unique nanostructures of Sn(OH)4/MCMB ensure it becomes a novel promising anode material for the high‐performance lithium ion 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 ».