Incorporation of Heteroatomic Fe Activates Rapid Catalytic Behaviors of Co<sub>3</sub>O<sub>4</sub> Hollow Nanoplates Toward Advanced Lithium–Sulfur Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium–sulfur (Li–S) battery is a highly attractive energy storage system due to its high capacity and great affordability. However, the parasitic shuttle effect and sluggish redox kinetics are perplexing the fulfillment of efficient battery electrochemistry. To tackle these challenges, herein, a hierarchical and hollow nanoplate assembled by Fe‐doped Co 3 O 4 nanosheets (Fe–Co 3 O 4 HHNPs) is meticulously designed as an advanced sulfur nanoreactor. The interlaced nanosheets establish a robust and porous network for fast charge transfer and efficient active site exposure. More importantly, the heteroatomic Fe incorporation tailors the electronic structure via local structure distortion and electron redistribution, contributing to massive active sites that lower the energy barrier for sulfur conversions. The resulting sulfur adsorption and catalyzation endow the Li–S cells with minimum capacity decay of 0.08% per cycle over 500 cycles and decent rate performance up to 5 C. Moreover, a high areal capacity of 9.0 mAh cm −2 after 55 cycles is also achievable under raised sulfur loading of 11 mg cm −2 and limited electrolyte (E/S = 3.9 µL mg −1 ). This work provides an elaborate and instructive paradigm for designing catalytic nanoreactors toward superior Li–S electrochemistry.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».