Exploring anchoring performance of defective <scp>MgO</scp> nanotubes for lithium–sulphur batteries: A density functional theory ( <scp>DFT</scp> ) study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, lithium–sulphur batteries have received great attention due to their high theoretical specific capacity. In the exploration of improving battery performance, developing suitable anchoring materials is one of the ways to suppress the shuttle effect which is one of the main problems of lithium–sulphur batteries. In this work, we investigated the anchoring ability of MgO nanotubes (MgONT) and defective MgO nanotubes (MgONTv) to lithium polysulphides (LiPSs) by density functional theory (DFT). The defect formation energy, the HOMO and LUMO of the defective MgONT, the energy difference (ΔE), and the adsorption energy were calculated. The optimized structures of LiPSs adsorbed on the MgONT and MgONTv were also obtained. The calculation results show that MgONTv1 has a strong adsorption effect on LiPSs, and its adsorption energy ranges from −1.78 to −4.51 eV. The adsorption of LiPSs narrows the bandgap of MgONTv. In other words, the conductivity of MgONTv is better than the pristine one. Our study demonstrates that MgONTv has more robust adsorption performance for LiPSs, which is an effective addictive material for the cathode of lithium–sulphur batteries. It can provide a theoretical basis for exploring the application of new one‐dimensional anchoring materials in the cathode of lithium–sulphur 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».