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Enregistrement W4387975546 · doi:10.1021/acsapm.3c01739

Boosting the Performance of Aqueous Ammonium-Ion Batteries by Mitigating Side Reactions Using Polymer Additive

2023· article· en· W4387975546 sur OpenAlexafffund
Sarathkumar Krishnan, K. Dhirendra, Xiaolei Wang

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology IndoreCanada First Research Excellence FundUniversity of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaScience and Engineering Research BoardGovernment of Canada
Mots-clésElectrolyteAqueous solutionElectrochemistryChemical engineeringMaterials scienceAnodeEthylene oxideOxideInorganic chemistryPolymerChemistryElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aqueous ammonium ion battery (AAIB) is a sustainable and highly safer energy storage technology than traditional metal-ion batteries owing to the low-cost, good diffusion kinetics, and abundant charge carrier ability. Besides, AAIBs suffer from less-cyclic stability to meet the practical applications due to the undesired side reactions and low electrochemical stable potential window. Herein, for the first time, the role of a molecular crowding agent, i.e., poly(ethylene oxide) (PEO) as an organic polymer-based electrolyte additive was tested to achieve high-performance AAIBs. The addition of PEO molecules improves the ammonium ion (NH 4 + ) kinetics and regulates the hydrogen bond behavior in the water through the interactions between oxygen (−O) groups in the ethylene oxide units of PEO and water. Such a strong interaction between the PEO–water network effectively suppresses hydrogen (HER) and oxygen evolution reactions (OER) and increases the potential window. Further, the weak interaction between PEO–NH 4 + facilitates the topotactic binding mechanism and eventually leads to increased ionic conductivity. In addition, the full cell is fabricated using 3,4,9,10-perylenetetracarboxylic dianhydride (PTCDA) as an anode and ammoniated nickel hexacyanoferrate (N-NiHCF) as a cathode. The assembled device shows a maximum capacity of 42.51 mAh/g at 0.3 A/g with a rate capability of 99.7%. The device shows negligible performance deterioration after 1000 charge–discharge cycles. Hence, this strategy sheds light on the effective utilization of polymer additives for the design and development of highly stable and sustainable ammonium ion batteries for stationary grid-scale applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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