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Enregistrement W4365150191 · doi:10.34133/energymatadv.0032

Hollow and Hierarchical CuCo-LDH Nanocatalyst for Boosting Sulfur Electrochemistry in Li-S Batteries

2023· article· en· W4365150191 sur OpenAlexaff
Min Li, Yebao Li, Qiao Cu, Yan Li, Hongyang Li, Zihao Li, Ming Li, Hua Liao, Ge Li, Gaoran Li, Xin Wang

Notice bibliographique

RevueEnergy Material Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolysulfideSulfurElectrochemistryMaterials scienceHydroxideElectrocatalystChemical engineeringCatalysisNanotechnologyElectrodeChemistryInorganic chemistryElectrolyteMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-sulfur batteries (LSBs) are promising candidates for next-generation high-efficiency energy storage, yet their practical implementation is seriously impeded by the parasitic shuttle effect and sluggish reaction kinetics. Herein, we develop a unique Cu, Co layered double hydroxide (CuCo-LDH) with a hollow and hierarchical structure as an advanced electrocatalyst to tackle these challenges. Combining the compositional, architectural, and chemical advantages, the as-developed CuCo-LDH enables facile charge transfer, fully exposed active interfaces, and strong interactions with polysulfides via metal–sulfur bonding. When employed in the functional separator, a reliable polysulfide barrier can be established against the shuttling behavior, while the excellent catalytic activity realizes fast and efficient sulfur electrochemistry. As a result, the CuCo-LDH-based LSBs achieve a well-restrained capacity decay of 0.049% per cycle over 500 cycles together with a good rate capability up to 5 C. Moreover, a favorable areal capacity of 4.39 mAh cm −2 and decent cyclability are still attainable even under a high sulfur loading of 4.2 mg cm −2 and a low E/S ratio of 6 ml g −1 . This work affords a feasible and instructive pathway toward advanced sulfur electrocatalysts as well as high-performance LSBs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations37
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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