Large‐scale doping‐engineering enables boron/nitrogen dual‐doped porous carbon for high‐performance zinc ion capacitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zinc ion capacitors (ZICs) have drawn increasing interest in energy storage devices because of their economic benefits, high safety, and long cycling life. Nevertheless, the lack of high‐performance cathodes for ZICs remains a key challenge. Here, we fabricated B, N co‐doped porous carbon (BN‐C) via a salt template strategy. The aqueous ZICs assembled from BN‐C cathode delivered a high capacity of 190.2 mAh·g −1 and a remarkable energy density of 105.1 Wh·kg −1 . Moreover, systematic characterization verifies that B/N dual‐doping promotes the physical adsorption/desorption kinetics of anion and the chemical absorption/desorption kinetics of Zn 2+ , thus improving the electrochemical performance of ZICs. In addition, the quasi‐solid‐state pouch‐type battery exhibited excellent electrochemical durability and mechanical flexibility, demonstrating its vast application potential as a flexible power source. Overall, this research not only presents a reasonable approach to the large‐scale production of carbon cathode materials with excellent electrochemical performance but also strengthens the essential recognition of the charge storage mechanism of heteroatoms‐doped carbon materials.
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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 ».