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Enregistrement W4285590465 · doi:10.1002/anie.202207711

Solid–Liquid Interfacial Coordination Chemistry Enables High‐Capacity Ammonium Storage in Amorphous Manganese Phosphate

2022· article· en· W4285590465 sur OpenAlexaff
Duo Yang, Yu Song, Mingyue Zhang, Zengming Qin, Jie Liu, Xiaoxia Liu

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrolyteAqueous solutionAmmoniumElectrochemistryManganeseInorganic chemistryChemistryIonAmorphous solidPhosphateElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ammonium (NH4+) ion as charge carrier is attracting attention in aqueous batteries. Yet, most NH4+ host materials are still limited by the relatively low capacities. Here, we fabricated a manganese phosphate (MP‐20) for NH4+ ion storage. MP‐20 displays a high capacity of 299.6 mAh g−1 at 1 A g−1 in ammonium acetate (NH4Ac) electrolyte, outperforming other reported NH4+ host materials. Spectroscopy studies suggest a new NH4+/H+ co‐insertion mechanism. We surprisingly discover that the NH4Ac electrolyte plays an important role in improving the charge storage capability of the materials. Experimental and computational results indicate acetate ions can form coordination bonds with the Mn atoms, tailoring the electronic structure of the Mn atoms and the surrounding O atoms, and therefore facilitating the NH4+ storage process. Our findings provide a new NH4+ host material and propose the important role of the electrolyte‐electrode coordination effect in aqueous ammonium batteries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations97
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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