Synthesis of Nickel Fumarate and Its Electrochemical Properties for Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Metal–organic frameworks (MOFs) have found a potential application in various domains such as gas storage/separation, drug delivery, catalysis, etc. Recently, they have found considerable attention for energy storage applications such as Li- and Na-ion batteries. However, the development of MOFs is plagued by their limited energy density that arises from high molecular weight and low volumetric density. The choice of ligand plays a crucial role in determining the performance of the MOFs. Here, we report a nickel-based one-dimensional metal-organic framework, NiC4H2O4, built from bidentate fumarate ligands for anode application in Li-ion batteries. The material was obtained by a simple chimie douce precipitation method using nickel acetate and fumaric acid. Moreover, a composite material of the MOF with reduced graphene oxide (rGO) was prepared to enhance the lithium storage performance as the rGO can enhance the electronic conductivity. Electrochemical lithium storage in the framework and the effect of rGO on the performance have been investigated by cyclic voltammetry, galvanostatic charge–discharge measurements, and EIS studies. The pristine nickel formate encounters serious capacity fading while the rGO composite offers good cycling stability with high reversible capacities of over 800 mAh g−1.
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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 ».