Single Zinc Atom Aggregates: Synergetic Interaction to Boost Fast Polysulfide Conversion in Lithium‐Sulfur Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single‐atom catalysts (SACs) pave new possibilities to improve the utilization efficiency of sulfur electrodes arising from polysulfide shuttle effects and sluggish kinetics due to their excellent applicability in atomic‐scale reaction mechanisms and structure‐activity relationships. Herein, nitrogen (N)‐anchored SACs on the highly ordered N‐doped carbon nanotube arrays are reported as the sulfur host for fast redox conversion in lithium‐sulfur (Li‐S) batteries. The cube structure of the aligned carbon nanotubes can promote the rapid mass transfer under high sulfur loadings, and abundant single‐atom active sites further accelerate the conversion of lithium polysulfides (LiPSs). The synergistic enhancement effect induced by adjacent single atoms with interatomic distances <1 nm further accelerates the rapid multi‐step reaction of sulfur at high sulfur loadings. As a result, the obtained Li‐S batteries exhibit outstanding cycle stability with a high areal capacity of 5.6 mAh cm −2 after 100 cycles under a high sulfur loading of 7.2 mg cm −2 (electrolyte to sulfur ratio is ≈3.7 mL g −1 ). Even assembled into a pouch cell, it still delivers a high capacity of 953.4 mAh g −1 after 100 cycles at 0.1 C, contributing to the development of the practically viable Li‐S batteries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».