Optimization of the Electrochemical Nature of Ni/Co MOF Assisted by Zn Metal Centres for Better Electrode Performance in Hybrid Devices
Notice bibliographique
Résumé
Owing to the exceptional porous coordination chemistry and expanded redox culture of mixed metal organic framework (MMOF) materials are now presenting a hot matter for their potential usage in battery-supercapacitor electrodes. Here, we synthesized Ni/Co-MOF and its based Zn x -(Ni/Co)y-MOF nanoparticles containing different transition metals ratio; x: y = 0.25:0.75, 0.50:0.50, and 0.75:0.25 by hydrothermal process and named as ZMOF1, ZMOF2 and ZMOF3. Their electrochemical profile was carried out by CV, GCD and EIS characterization in three electrode setup. Among the MOFs nanoparticles, partially Zn enriched ZMOF1 shows prominent specific capacity of 177.23 and 181.12 C g−1 in 1.0 and 3.0 M KOH electrolyte solution at current density of 0.3 A g−1 along with good rate capability performance. Meanwhile, it retains brilliant specific capacity ∼ 86% of its original value compared to other displayed by ZMOF2 and ZMOF3 (80% and 69%) after charging-discharging for 3000 cycles at j = 4.0 A g−1. Moreover, modified power law was utilized to estimate the battery-type charge storage worth of ZMOF1 from CV cycle (at 5 mV s−1) in 1.0 and 3.0 M electrolytes medium thereby found the contribution 91.58% and 94.32%, respectively. These features of ZMOF1 attributed to particle diverse morphology, enriched redox sites and admiring electrical conductivity.
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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) | 0,000 | 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 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 ».