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Enregistrement W4318307968 · doi:10.1126/sciadv.ade2217

A zinc-conducting chalcogenide electrolyte

2023· article· en· W4318307968 sur OpenAlexfundno aff
Jian Zhi, Siwei Zhao, Min Zhou, Fuqiang Huang

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking UniversityUniversity of WaterlooNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceElectrolyteZincMesoporous materialInorganic chemistryAnodeChalcogenideChemical engineeringChemistryOptoelectronicsElectrodeMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A solid-state zinc-ion battery can fundamentally eliminate dendrite formation and hydrogen evolution on the zinc anode from aqueous systems. However, enabling fast zinc ion + conduction in solid crystals is thought to be impossible. Here, we demonstrated a fluorine-doping approach to achieving fast Zn 2+ transport in mesoporous Zn y S 1− x F x . The substitutional doping of fluoride ion with sulfide substantially reduces Zn 2+ migration barrier in a crystalline phase, while mesopore channels with bounded dimethylformamide enable nondestructive Zn 2+ conduction along inner pore surface. This mesoporous conductor features a high room-temperature Zn 2+ conductivity (0.66 millisiemens per centimeter, compared with 0.01 to 1 millisiemens per centimeter for lithium solid-state electrolyte) with a superior cycling performance (89.5% capacity retention over 5000 cycles) in a solid zinc-ion battery and energy density (0.04 watt-hour per cubic centimeter) in a solid zinc-ion capacitor. The universality of this crystal engineering approach was also verified in other mesoporous zinc chalcogenide materials, which implies various types of potential Zn 2+ -conducting solid electrolytes.

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 seuil0,004

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)0,0010,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations48
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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