Tailoring Vertically Aligned Inorganic‐Polymer Nanocomposites with Abundant Lewis Acid Sites for Ultra‐Stable Solid‐State Lithium Metal Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanocomposite solid polymer electrolytes are considered as a promising strategy for solid‐state lithium metal batteries (SSLMBs). However, the randomly dispersed fillers in the polymer matrix with limited Li + transference number and insufficient ionic conductivity severely sacrifice the ion transport capacity, thus restricting their practical application. To tackle these issues, a magnetic field‐assisted alignment strategy is proposed to disperse the vertically aligned akaganéite nanotube in the polymer matrix as an inorganic‐polymer nanocomposite solid‐state electrolyte for ultra‐stable SSLMBs. The metal cations as Lewis acid sites can grab anions to promote the dissociation of Li salts while the sufficient oxygen and hydroxyl functional group offer abundant Li‐ion migration sites for favored ion transportation. At the same time, the vertically aligned akaganéite/polymer interface combined with the above synergistic effects can establish oriented channels inside solid‐state electrolyte, which significantly elevates its ionic conductivity. Specially, an organic‐inorganic dual‐layer solid‐electrolyte interface is formed to uniform Li deposition and suppress the dendrite growth. The beneficial effect of the vertically aligned network is also demonstrated in full cell and pouch cell where remarkable 2000 cycles with a capacity decay of 0.012% per cycle can be achieved.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».