Metal–Organic Frameworks Reinforce the Carbon Nanotube Sponge-Derived Robust Three-Dimensional Sulfur Host for Lithium–Sulfur Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Sulfur is a prospective material for next-generation batteries with high theoretical capacity, but its drawbacks hinder its commercialization. To overcome the low conductivity of natural sulfur and the shuttle effect of lithium polysulfide, the study proposes a novel sulfur film coated with three-dimensional nitrogen and cobalt-codoped polyhedral carbon wrapped on a multiwalled carbon nanotube sponge (3D-S@NCoCPC sponge) composite as a high-performance cathode material for rechargeable lithium–sulfur batteries. The interconnected conductive carbon network with abundant pores provides more room for the homogeneous distribution of sulfur within the composite and creates a favorable pathway for electrolyte permeability and lithium-ion diffusion. Moreover, the strong interaction between cobalt and lithium polysulfides leads to efficient suppression of the shuttle effect. In addition, the homogeneous distribution of sulfur and cobalt within the composite enhances electronic transfer for the conversion reaction of sulfur. As expected, the cathode with a high sulfur content of 77.5 wt % in the composite achieved a high initial discharge capacity of 1192 mA h g –1 and high Coulombic efficiency of 99.98% after 100 cycles at 100 mA g –1 current density. Stable performance was achieved with 92.9% capacity retention after 200 cycles at 1000 mA/g current density.
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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 ».