Dual Catalytic Sites of Alloying Effect Bloom CO<sub>2</sub> Catalytic Conversion for Highly Stable Li–CO<sub>2</sub> Battery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Owing to the ingenious utilization of CO2 conversion electrochemistry, rechargeable Li–CO2 batteries, have attracted more and more attention. However, the large potential polarization resulting from the sluggish CO2 reduction/evolution electrochemistry degrades energy efficiency and cycling performance. One possibility to break the kinetic bottlenecks of ‐Li–CO2 batteries is to design high‐efficiency catalysts with flexible geometric and electronic structures. Herein, an efficient synergistic catalyst with unique alloyed dual catalytic sites composed of uniformly ultrafine Ir–Ru alloyed nanoparticles modified nitrogen‐doped carbon nanotube composite (denoted as IrRu/N‐CNT) is synthesized. Combining the synergistic effect between the remarkably enhanced catalytic activity of Ir–Ru dual catalytic sites, the Li–CO2 battery delivers a high discharge capacity of 6228 mAh g−1 and outstanding stability over 7660 h. Density functional theory (DFT) calculation results uncover that the excellent electrochemical performance is ascribed to the novel dual catalytic sites on the surface of IrRu nanoalloys, which effectively modify its electronic structures and shorten the electron transfer pathway, leading to the deposition of film‐like Li2CO3 products. This study highlights the novel view of building a dual catalytic site and provides some new insights for understanding the catalytic mechanism of an alloying‐type bifunctional catalyst toward realizing high‐performance Li–CO2 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 ».