Tailoring hydrogen adsorption and desorption properties of Li-doped SV (single vacancy) monolayer <i>h</i>-BN systems using ab initio calculations
Notice bibliographique
Résumé
This study uses density functional theory (DFT) technique to examine the hydrogen molecules (H2) storage on Li-decorated h-BN monolayer. The results of DFT have proven that Li-doped h-BN system can hold up to 9H2 with the adsorption energy lying in between −0.31 eV and −0.24 eV/H2 at ambient condition. However, the calculated average adsorption energy for 9H2 is −0.240 eV/H2 with hydrogen storage capacity of 5.96 wt.%, which is according to the United States Department of Energy. Partial density of state was computed for each configuration to provide additional justifications for the H2 storage on Li-doped h-BN monolayer. The hybridization shows a significant interaction between H2 and Li atom, and most of their hybrid peaks were observed in the energy range from −7.5 to −1 eV. Moreover, the H2 desorption simulations achieved via the ab initio molecular dynamics. The computed desorption temperature TD is 306 °K, which is a suitable operating temperature. Hence, our research demonstrates that Li-doped h-BN is a thermally stable and viable hydrogen storage material for hydrogen storage systems.
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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 ».