Paraffin Based Cathode–Electrolyte Interface for Highly Reversible Aqueous Zinc-Ion Battery
Notice bibliographique
Résumé
In aqueous rechargeable zinc-ion batteries (ARZIBs), aqueous electrolytes tend to initiate structure changes of metal oxides and conductive agents of the electrode, which leads to rapid capacity degradation. In this work, we report an artificial cathode–electrolyte interface (CEI) composed of paraffin that provides a trade-off between Zn 2+ intercalation kinetics and stability of the cathode materials. Such paraffin-based CEI can either suppress Mn 2+ dissolution and hence stabilize MnO 2, or prevent water contact with conductive graphite to maintain its morphology and carbonaceous structure. As a result, the assembled aqueous Zn//MnO 2 and Zn//ZnMn 2 O 4 full battery with paraffin-based CEI delivered a superior capacity retention of 82% and 81% after 1000 cycles, 67% and 48% higher than the battery without CEI, respectively. More importantly, both Zn//MnO 2 and Zn//ZnMn 2 O 4 full battery also exhibit exceptional cycling stability even at a very high cathode mass loading of 23.6 and 25.2 mg cm –2, respectively, which offers an ideal capacity retention of 73% and 78% after 5000 cycles. Such a unique CEI design on the cathode surface provides a general strategy to improve the cycle life of ARZIBs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».