MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393200746 · doi:10.1007/s40820-024-01366-9

Design Principles and Mechanistic Understandings of Non-Noble-Metal Bifunctional Electrocatalysts for Zinc–Air Batteries

2024· review· en· W4393200746 sur OpenAlexafffund
Yunnan Gao, Ling Liu, Yi Jiang, Dexin Yu, Xiaomei Zheng, Jiayi Wang, Jingwei Liu, Dan Luo, Yongguang Zhang, Zhenjia Shi, Xin Wang, Ya‐Ping Deng, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueNano-Micro Letters · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBifunctionalNoble metalNanotechnologyCatalysisMaterials scienceOxygen evolutionZincCathodeMetalChemistryElectrochemistryMetallurgyPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zinc-air batteries (ZABs) are promising energy storage systems because of high theoretical energy density, safety, low cost, and abundance of zinc. However, the slow multi-step reaction of oxygen and heavy reliance on noble-metal catalysts hinder the practical applications of ZABs. Therefore, feasible and advanced non-noble-metal electrocatalysts for air cathodes need to be identified to promote the oxygen catalytic reaction. In this review, we initially introduced the advancement of ZABs in the past two decades and provided an overview of key developments in this field. Then, we discussed the working mechanism and the design of bifunctional electrocatalysts from the perspective of morphology design, crystal structure tuning, interface strategy, and atomic engineering. We also included theoretical studies, machine learning, and advanced characterization technologies to provide a comprehensive understanding of the structure-performance relationship of electrocatalysts and the reaction pathways of the oxygen redox reactions. Finally, we discussed the challenges and prospects related to designing advanced non-noble-metal bifunctional electrocatalysts for ZABs.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations79
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano-Micro LettersMême sujetAdvanced battery technologies researchTravaux en français237 207