Carbon nanosheets derived from reconstructed lignin for potassium and sodium storage with low voltage hysteresis
Notice bibliographique
Résumé
Lignin is the second most abundant and the only nature polymer rich in aromatic units. Although aromatic-unit-rich precursors often yield soft carbon after carbonization, the side chains in lignin crosslink with the aromatic units and form a rigid three-dimensional (3D) structure which eventually leads to hard carbons. Through a graphene oxide-catalyzed decomposition and repolymerization process, we successfully reconstructed lignin by partially tailoring the side chains. Compared to directly carbonized lignin, the carbonized reconstructed lignin possesses significantly fewer defects, 86% fewer oxygen-functionalities, 82% fewer micropores, and narrower interlayer space. These parameters can be tuned by the amount of catalysts (graphene oxide). When tested as anode for K-ion and Na-ion batteries, the carbonized reconstructed lignin delivers notably higher capacity at low-potential range (especially for Na-storage), shows much-improved performance at high current density, and most importantly, reduces voltage hysteresis between discharge and charge process by more than 50%, which is critical to the energy efficiency of the energy storage system. Our study reveals that the voltage hysteresis in K-storage is much severer than that in Na-storage for all samples. For practical K-ion battery applications, the voltage hysteresis deserves more attention in future electrode materials design and the reconstruct ion strategy introduced in this work provides potential low-cost solution.
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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 ».