Steric‐hindrance Effect Tuned Ion Solvation Enabling High Performance Aqueous Zinc Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite many additives have been reported for aqueous zinc ion batteries, steric‐hindrance effect of additives and its correlation with Zn 2+ solvation structure have been rarely reported. Herein, large‐sized sucrose biomolecule is selected as a paradigm additive, and steric‐hindrance electrolytes (STEs) are developed to investigate the steric‐hindrance effect for solvation structure regulation. Sucrose molecules do not participate in Zn 2+ solvation shell, but significantly homogenize the distribution of solvated Zn 2+ and enlarge Zn 2+ solvation shell with weakened Zn 2+ −H 2 O interaction due to the steric‐hindrance effect. More importantly, STEs afford the water‐shielding electric double layer and in situ construct the organic and inorganic hybrid solid electrolyte interface, which effectively boost Zn anode reversibility. Remarkably, Zn//NVO battery presents high capacity of 3.9 mAh ⋅ cm −2 with long cycling stability for over 650 cycles at lean electrolyte of 4.5 μL ⋅ mg −1 and low N/P ratio of 1.5, and the stable operation at wide temperature (−20 °C~+40 °C).
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 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 ».