Dopant-enhanced sodium and potassium-ion adsorption and diffusion in two-dimensional titanium disulfide
Notice bibliographique
Résumé
Two-dimensional (2D) titanium disulfide (TiS2) is the lightest transition-metal dichalcogenide (TMD). It exhibits relatively better adsorption and diffusion of sodium (Na) and potassium (K) ions than other TMDs, such as MoS2 (molybdenum disulfide) and ReS2 (rhenium disulfide), making it a promising anode material for alkali-ion batteries. Previous studies have found that doping significantly enhances the adsorption and diffusion capabilities of 2D TMDs. For the first time, this work reports the adsorption of Na and K ions on doped TiS2 monolayers using first-principles calculations, where the Ti atom is substituted by 3d-transition metals, including iron (Fe), cobalt (Co), nickel (Ni), and copper (Cu). Metal-atom doping induces remarkably stronger binding of alkali ions on the surface of TiS2, with adsorption energies ranging from −2.07 to −2.48 eV for Na and −2.59 to −3.00 eV for K. The diffusion barrier energies for alkali ions decrease in the proximity of the doping site and increase as the ions travel away from the doping site for Fe-, Co-, and Ni-doped TiS2. The average open circuit voltage increases dramatically when Na ions are adsorbed on Fe-doped TiS2 (by 62%) and Co-doped TiS2 (by 61%), while K ions result in a moderate improvement of 9% and 8%, respectively. These findings suggest that metal-atom doping considerably improves the electrochemical properties of 2D TiS2, potentially enabling its use as anode materials in Na- and K-ion 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 ».