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Enregistrement W3189444132 · doi:10.1021/jacs.1c06115

Reacquainting the Electrochemical Conversion Mechanism of FeS<sub>2</sub> Sodium-Ion Batteries by Operando Magnetometry

2021· article· en· W3189444132 sur OpenAlexafffund
Zhaohui Li, Yongcheng Zhang, Xiangkun Li, Fangchao Gu, Leqing Zhang, Hengjun Liu, Qingtao Xia, Qinghao Li, Wanneng Ye, Chen Ge, Hongsen Li, Han Hu, Shandong Li, Yun‐Ze Long, Shishen Yan, Guo‐Xing Miao, Qiang Li

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrochemistryChemistryLithium (medication)IonMagnetometerSodiumChemical engineeringTransmission electron microscopyElectrodeAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyMaterials sciencePhysical chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 FeS2/Na (Li) cells. Operando magnetometry together with ex-situ transmission electron microscopy (TEM) measurement reveal that only part of FeS2 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations128
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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