Hierarchical Micro‐Nanoclusters of Bimetallic Layered Hydroxide Polyhedrons as Advanced Sulfur Reservoir for High‐Performance Lithium–Sulfur Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rational construction of sulfur electrodes is essential in pursuit of practically viable lithium–sulfur (Li–S) batteries. Herein, bimetallic NiCo‐layered double hydroxide (NiCo‐LDH) with a unique hierarchical micro‐nano architecture is developed as an advanced sulfur reservoir for Li–S batteries. Compared with the monometallic Co‐layered double hydroxide (Co‐LDH) counterpart, the bimetallic configuration realizes much enriched, miniaturized, and vertically aligned LDH nanosheets assembled in hollow polyhedral nanoarchitecture, which geometrically benefits the interface exposure for host–guest interactions. Beyond that, the introduction of secondary metal intensifies the chemical interactions between layered double hydroxide (LDH) and sulfur species, which implements strong sulfur immobilization and catalyzation for rapid and durable sulfur electrochemistry. Furthermore, the favorable NiCo‐LDH is architecturally upgraded into closely packed micro‐nano clusters with facilitated long‐range electron/ion conduction and robust structural integrity. Due to these attributes, the corresponding Li–S cells realize excellent cyclability over 800 cycles with a minimum capacity fading of 0.04% per cycle and good rate capability up to 2 C. Moreover, highly reversible areal capacity of 4.3 mAh cm−2 can be achieved under a raised sulfur loading of 5.5 mg cm−2. This work provides not only an effective architectural design but also a deepened understanding on bimetallic LDH sulfur reservoir for high‐performance Li–S 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 ».