MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4360616708 · doi:10.1002/cey2.306

Single‐atomic Co‐B<sub>2</sub>N<sub>2</sub> sites anchored on carbon nanotube arrays promote lithium polysulfide conversion in lithium–sulfur batteries

2023· article· en· W4360616708 sur OpenAlexaff
Zhifeng Wang, Yajing Yan, Yongguang Zhang, Yanxu Chen, Xianyun Peng, Xin Wang, Weimin Zhao, Chunling Qin, Qian Liu, Xijun Liu, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueCarbon Energy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Science and Technology of ChinaNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNatural Science Foundation of Hebei ProvinceGuangdong Science and Technology DepartmentMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolysulfideLithium (medication)SulfurCarbon nanotubeCarbon fibersMaterials scienceNanotechnologyCatalysisDensity functional theoryNanotubeChemical engineeringInorganic chemistryChemistryElectrodePhysical chemistryComputational chemistryOrganic chemistryComposite numberElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to low cost, high capacity, and high energy density, lithium–sulfur (Li–S) batteries have attracted much attention; however, their cycling performance was largely limited by the poor redox kinetics and low sulfur utilization. Herein, predicted by density functional theory calculations, single‐atomic Co‐B2N2 site‐imbedded boron and nitrogen co‐doped carbon nanotubes (SA‐Co/BNC) were designed to accomplish high sulfur loading, fast kinetic, and long service period Li–S batteries. Experiments proved that Co‐B2N2 atomic sites can effectively catalyze lithium polysulfide conversion. Therefore, the electrodes delivered a specific capacity of 1106 mAh g−1 at 0.2 C after 100 cycles and exhibited an outstanding cycle performance over 1000 cycles at 1 C with a decay rate of 0.032% per cycle. Our study offers a new strategy to couple the combined effect of nanocarriers and single‐atomic catalysts in novel coordination environments for high‐performance Li–S 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 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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations120
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarbon EnergyMême sujetAdvanced Battery Materials and TechnologiesTravaux en français237 207