A Nanocrystallite CuS/Nitrogen‐Doped Carbon Host Improves Redox Kinetics in All‐Solid‐State Li<sub>2</sub>S Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All‐solid‐state Li–S batteries are a promising energy storage system that can solve the shuttle effects of polysulfides in liquid Li–S batteries. However, sluggish solid‐state reaction kinetics and the low conductivity of cathode materials have impeded their development. Here, a N‐doped carbon embedded with CuS nanoparticles (CuSNC) is reported as a host for Li 2 S in all‐solid‐state batteries that addresses some of these issues. Electrochemical studies, supported by a combination of X‐ray diffraction (XRD), X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS), X‐ray absorption spectroscopy (XAS), electron microscopy, and density functional theory (DFT) calculations reveal that CuSNC provides good affinity to Li 2 S. This lowers the activation barrier for the conversion of Li 2 S to sulfur on the charge, suggesting an electrocatalytic effect on the CuS surface. Li + diffusion in the cathode and the reaction kinetics are enhanced compared to N‐doped graphene. The CuSNC/Li 2 S cathode reaches an areal capacity of 1.8 mAh cm −2 and a retention rate of 94% after 100 cycles. At a 1.0 mA cm −2 current density, CuSNC/Li 2 S maintains stable performance over 500 cycles with a low decay rate (0.05% per cycle); at a higher Li 2 S loading, delivers a capacity of 9.6 mAh cm −2 , albeit with more limited cycling. This study provides a promising way to design Li 2 S cathodes to achieve improved reaction kinetics and better electrochemical performance.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».