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Enregistrement W4238374275 · doi:10.1002/ange.201700686

Strings of Porous Carbon Polyhedrons as Self‐Standing Cathode Host for High‐Energy‐Density Lithium–Sulfur Batteries

2017· article· en· W4238374275 sur OpenAlexaff
Yazhi Liu, Gaoran Li, Jing Fu, Zhongwei Chen, Xinsheng Peng

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCathodeMaterials scienceSulfurCarbon fibersCarbon nanotubeElectrochemistryLithium (medication)ElectrodePorosityChemical engineeringNanotechnologyComposite materialChemistryComposite numberMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rational design of cathode hosts with high electrical conductivity and strong sulfur confinement is a great need for high‐performance lithium–sulfur batteries. Herein, we report a self‐standing, hybrid‐nanostructured cathode host comprised of metal–organic framework (MOF)‐derived porous carbon polyhedrons and carbon nanotubes (CNTs) for the significant improvement of both the electrode cyclability and energy density. The strong coupling of the intertwined CNTs and strung porous carbon polyhedrons as a binder‐free thin film significantly enhances the long‐range electronic conductivity and provides abundant active interfaces as well as robust electrode integrity for sulfur electrochemistry. Attributed to the synergistic combination of the CNTs and carbon polyhedrons, the obtained sulfur electrodes exhibit outstanding cyclability, an excellent high‐rate response up to 10 C, and an ultra‐high volumetric capacity of 960 Ah L −1 .

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,935

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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