Selection Rules of Transition Metal Dopants for Prussian Blue Analogs Enabling Highly Reversible Sodium Storage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rational element doping is demonstrated as an effective strategy to optimize crystal stability and enhance the electronic conductivity of Prussian blue analogs (PBAs) to achieve a satisfactory sodium storage performance. However, unraveling the dopant selection principles is still a big challenge. Herein, the integrated crystal orbital Hamilton population (ICOHP) function is adopted to evaluate the strength of chemical bonds of N‐transition metals (N‐TM) and guide the dopant selection. Among the series of ICOHP values for N‐TM (TM = Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn), the Cu─N bond exhibits the lowest ICOHP value, which indicates that Cu doping can improve the stability of PBAs compared to other dopants. Experimentally, among TM‐substituted Fe‐based PBAs (TMFeHCFs), the as‐prepared sample with 20 at.% Cu doping (CuFeHCF‐2) exhibits the best cycling performance, with a capacity retention of 83.5% after 400 cycles at 1 C, which is consistent with the theoretical calculation results. In addition, in situ XRD and in situ, Raman reveal a highly reversible monoclinic‐cubic two‐phase conversion and redox‐active pairs, respectively. This study provides valuable guidelines for dopant selection to enhance the performance of PBAs cathodes.
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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) | 0,001 | 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 ».