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Enregistrement W4324321758 · doi:10.1021/acsami.2c22218

Intelligent Chip-Controlled Smart Oxygen Electrodes for Constructing Rechargeable Zinc–Air Batteries with Excellent Energy Efficiency and Durability

2023· article· en· W4324321758 sur OpenAlexaff
Lulu Chai, Jinlu Song, Yanzhi Sun, Xiaoguang Liu, Xifei Li, Maohong Fan, Junqing Pan, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaCentral University Basic Research Fund of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceDurabilityElectrodeZincEnergy storageNanotechnologyMetallurgyComposite materialProcess engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-performance rechargeable oxygen electrodes are key devices for realizing high-specific-energy batteries, including zinc–air and lithium–air batteries. However, these batteries have severe problems of premature decay in energy efficiency by serious corrosion, wide charge–discharge gap, and catalyst peeling off. Herein, we propose a “smart dual-oxygen electrode”, which is composed of an intelligent switch control module + heterostructured Fe 1 Ni 3 -LDH/PNCNF OER catalysis electrode layer + ion conductive | electronic insulating membrane + Pt/C ORR catalysis electrode layer, where OER and ORR layers are automatically switched by the intelligent switch control module as required. This smart dual-oxygen electrode offers an ultralow energy efficiency decay rate of 0.0067% after 300 cycles during cycling, much lower than that of the commercial Pt/C electrode (1.82%). The assembled rechargeable zinc–air battery (RZAB) displays a super narrow voltage gap and achieves a high energy efficiency of 71.7%, far higher than that of the existing RZABs (about 50%). Therefore, this strategy provides a complete solution for designing various high-performance metal–air secondary batteries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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