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Enregistrement W3130328214 · doi:10.1139/cjp-2020-0433

Adsorption and diffusion of Li/Na atom on blue phosphorene with defects by first-principles calculations

2021· article· en· W3130328214 sur OpenAlexvenueno aff
Ji Zhang, Daojun Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphoreneIonDiffusionAdsorptionLithium (medication)AnodeAtom (system on chip)Chemical physicsPhysicsAtomic physicsMolecular physicsBand gapOptoelectronicsPhysical chemistryChemistryThermodynamicsElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-dimensional materials such as blue phosphorene (BlueP) as a substitute for conventional anode materials in lithium-ion batteries (LIBs) and sodium-ion batteries (SIBs) have garnered significant attention recently because of their large surface areas, ultrafast intrinsic carrier mobilities, and shorter ion diffusion paths. In this study, the adsorption and diffusion properties of Li and Na ions on BlueP with defects are investigated through first-principles calculations. The calculations show that the adsorption energy increased from −0.64 to −1.50 eV for Li and from −0.72 to −1.61 eV for Na because of defects. Moreover, the defects resulted in middle bands in the density of states of BlueP, indicating enhanced electron localization. This may contribute to an increase in binding energies. However, it is discovered that Li and Na ion diffusion on the surface of BlueP with defects involves a larger migration energy barrier than Li and Na on pristine BlueP, which is disadvantageous to BlueP as a battery anode.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,258

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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