The Enhancement Mechanism of Different Single‐Transition Metal Atomic Catalysts/Sulfur Cathode on High‐Performance of Li–S Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Materials with various single‐transition metal atoms dispersed in nitrogenated carbons (M─N─C, M = Fe, Co, and Ni) are synthesized as cathodes to investigate the electrocatalytic behaviors focusing on their enhancement mechanism for performance of Li–S batteries. Results indicate that the order of both electrocatalytic activity and rate capacity for the M─N─C catalysts is Co > Ni > Fe, and the Co─N─C delivers the highest capacity of 1100 mAh g−1 at 1 C and longtime stability at a decay rate of 0.05% per cycle for 1000 cycles, demonstrating excellent battery performance. Theoretical calculations for the first time reveal that M─N─N─C catalysts enable direct conversion of Li2S6 to Li2S rather than Li2S4 to Li2S by stronger adsorption with Li2S6, which also has an order of Co > Ni > Fe. And Co─N─C has the strongest adsorption energy, not only rendering the highest electrocatalytic activity, but also depressing the polysulfides’ dissolution into electrolyte for the longest cycle life. This work offers an avenue to design the next generation of highly efficient sulfur cathodes for high‐performance Li–S batteries, while shedding light on the fundamental insight of single metal atomic catalytic effects on Li–S 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 ».