Triblock Polymer/Acetylene Black Dual‐Assisted Preparation of Ge/C Nanocomposites with Superior Lithium Storage Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anode materials based on IV main group elements like Si, Ge, and Sn show great potential for lithium‐ion batteries (LIBs) due to their high specific capacity and low working potential. However, issues such as volume expansion and lattice pulverization hinder their practical usage. To address these issues for Ge, a novel F127 triblock polymer/acetylene black dual‐assisted strategy is proposed to achieve uniform dispersion of polycrystalline Ge, enabling the preparation of Ge@C nanocomposites via hydrogen reduction. The introduced F127 triblock polymer and acetylene black serves a dual purpose to enhance electrical conductivity and prevent Ge nanoparticles from agglomeration. When tested as anode material for LIBs, the Ge@C nanocomposites exhibit exceptional electrochemical performances, demonstrating a sustained specific discharge capacity of 780 mA h g −1 at 0.2 A g −1 after 100 cycles. Moreover, the capacity remains at 767 mA h g −1 even after 300 cycles at a higher current density of 0.5 A g −1 . These enhanced lithium storage performances are attributed to the combined effects of well‐dispersed tiny Ge nanoparticles, uniform carbon coating, and an abundance of defects. These factors effectively mitigate the volume expansion and lattice pulverization of Ge nanoparticles and concurrently enhance their conductivity, leading to improved overall performance in LIBs.
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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) | 0,001 | 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 ».