Reacquainting the Electrochemical Conversion Mechanism of FeS<sub>2</sub> Sodium-Ion Batteries by Operando Magnetometry
Notice bibliographique
Résumé
In spite of the excellent electrochemical performance in lithium-ion batteries (LIBs), transition-metal compounds usually show inferior capacity and cyclability in sodium-ion batteries (SIBs), implying different reaction schemes between these two types of systems. Herein, coupling operando magnetometry with electrochemical measurement, we peformed a comprehensive investigation on the intrinsic relationship between the ion-embedding mechanisms and the electrochemical properties of the typical FeS 2 /Na (Li) cells. Operando magnetometry together with ex-situ transmission electron microscopy (TEM) measurement reveal that only part of FeS 2 is involved in the conversion reaction process, while the unreactive parts form “inactive cores” that lead to the low capacity. Through quantification with Langevin fitting, we further show that the size of the iron grains produced by the conversion reaction are much smaller in SIBs than that in LIBs, which may lead to more serious pulverization, thereby resulting in worse cycle performance. The underlying reason for the above two above phenomena in SIBs is the sluggish kinetics caused by the larger Na-ion radius. Our work paves a new way for the investigation of novel SIB materials with high capacity and long durability.
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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 | 0,001 |
| 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 ».