Probing the active sites of 2D nanosheets with Fe-N-C carbon shell encapsulated FexC/Fe species for boosting sodium-ion storage performances
Notice bibliographique
Résumé
Developing stable but high active metal-nitrogen-carbon (M-N-C)-based hard carbon anode is a promising way to be the alternatives to graphene and blank hard carbon for sodium-ion batteries (SIBs), requiring the precise tailoring of the electronic structure for optimizing the Na+ intercalation behavior, yet is greatly challenging. Herein, Fe-N-C graphitic layer-encapsulating Fe3C species within hard carbon nanosheets (Fe-N-C/Fe3C@HCNs) are rationally engineered by pyrolysis of self-assembled polymer. Impressively, the Fe-N-C/Fe3C@HCNs exhibit outstanding rate capacity (242 mAh·g−1 at 2,000 mA·g−1), which is 2.1 and 4.2 times higher than that of Fe-N-C and N-doped carbon (N-C), respectively, and prolonged cycling stability (176 mAh·g−1 at 2,000 mA·g−1 after 2,000 cycles). Theoretical calculations unveil that the Fe3C species enhance the electronic transfer from Na to Fe-N-C, resulting in the charge redistribution between the interfaces of Fe3C and Fe-N-C. Thus, the optimized adsorption behavior towards Na+ reduces the thermodynamic energy barriers. The synergistic effect of Fe3C and Fe-N-C species maintains the structural integrity of electrode materials during the sodiation/desodiation process. The in-depth insight into the advanced Na+ storage mechanisms of Fe3C@Fe-N-C offers precise guidance for the rational establishment of confinement heterostructures in SIBs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».