Self‐Formation CoO Nanodots Catalyst in Co(TFSI)<sub>2</sub>‐Modified Electrolyte for High Efficient Li‐O<sub>2</sub> Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The major challenges for Li‐O2 batteries are sluggish reaction kinetics and large overpotentials due to the cathode passivation resulting from insulative and insoluble Li2O2. Here, a novel nanodot (ND)‐modified electrolyte is designed by employing cobalt bis(trifluoromethylsulfonyl)imide (Co(TFSI)2) as an electrolyte additive. The Co(TFSI)2 additive can react with discharge intermediate LiO2 and product Li2O2 to form CoO NDs. The generated CoO NDs are well dispersed in electrolyte, which integrates both the high catalytic activity of solid catalyst and the good wettability of soluble catalyst. Under the catalytis of CoO NDs, Li2O2 is produced and deposits on the cathode together with them. At the recharge process, these well dispersed CoO NDs help to decompose solid Li2O2 at a lower overpotential. The Li‐O2 cells with Co(TFSI)2 exhibit a long cycle life of 200 cycles at a current density of 200 mA g−1 under a cutoff capacity of 1000 mAh g−1, as well as a superior reversibility associated with the Li2O2 formation and decomposition. The study is expected to broaden the range of electrolyte additives and provide a new view to developing highly dispersed NDs‐based catalysts for Li‐O2 batteries.
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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 ».