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 ZMOF 1 , ZMOF 2 and ZMOF 3 . Their electrochemical profile was carried out by CV, GCD and EIS characterization in three electrode setup. Among the MOFs nanoparticles, partially Zn enriched ZMOF 1 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 ZMOF 2 and ZMOF 3 (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 ZMOF 1 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 ZMOF 1 attributed to particle diverse morphology, enriched redox sites and admiring electrical conductivity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».