Engineering Functionalized 2D Metal‐Organic Frameworks Nanosheets with Fast Li<sup>+</sup> Conduction for Advanced Solid Li Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid‐state batteries can ensure high energy density and safety in lithium metal batteries, while polymer electrolytes are plagued by slow ion kinetics and low selective transport of Li + . Metal‐organic frameworks (MOFs) are proposed as emerging fillers for solid‐state poly(ethylene oxide)(PEO) electrolytes, however, developing functionalized MOFs and understanding their roles on ion transfer has proven challenging. Herein, combining computational and experimental results, the functional group regulation in MOFs can effectively change surficial charge distribution and limit anion movement is revealed, providing a potential solution to these issues. Specifically, functionalized 2D MOF sheets are designed through molecular engineering to construct high‐performance composite electrolytes, where the electron‐donating effect of substituents in 2D‐MOFs effectively limits the movement of ClO 4 − and promotes mechanical properties and ion migration numbers (0.36 up to 0.64) of PEO. As a result, Li/Li cells with composite electrolyte exhibit superior cyclability for 1000 h at a current density of 0.2 mA cm −2 . Meanwhile, the solid LiFePO 4 /Li battery delivers highly reversible capacities of 148.8 mAh g −1 after 200 cycles. These findings highlight a new approach for anion confinement through the use of functional group electronic effects, leading to enhanced ionic conductivity, and a feasible direction for high‐performance solid‐state batteries.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».