Synergistic Regulation of Polyselenide Dissolution and Na‐Ion Diffusion of Se‐Vacancy‐Rich Bismuth Selenide toward Ultrafast and Durable Sodium‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal selenides (MSes) have great potential as candidate anode materials in high‐specific‐energy sodium‐ion batteries (SIBs) but are plagued by rapid capacity degradation and slow kinetics. Here, it is reveal that the Bi 2 Se 3 anode discharge process involves multiple‐types of sodium polyselenides (Na‐pSe x ) which suffer from terrible dissolution and shuttling properties. Based on these observations, a nanoflower‐like composite of dual carbon‐confined Bi 2 Se 3− x crystallites is designed via facile defect chemistry. The robust dual N‐doped carbon layer suppresses the precipitation and aggregation of Bi 2 Se 3 , significantly alleviating the dissolution and shuttle effect of Na‐pSe x . Theoretical calculations indicate that the pyridine/pyrrole nitrogen sites exhibit strong van der Waals resistance and chemisorption properties against Na 2 Se 4 and Na 2 Se 2 . Furthermore, the abundant Se vacancies improve the inherent conductivity of Bi 2 Se 3 , reduce the diffusion barrier of Na + , and accelerate the reaction kinetics. Consequently, the resulting Bi 2 Se 3− x @DNC electrode exhibits extraordinary durability (over 2000 cycles at 10.0 A g −1 ) and high‐rate capability (354.4 mAh g −1 at 75.0 A g −1 ), propelling the battery performance to new heights. Encouragingly, the assembled hybrid capacitor displays competitive rate performance and an ultra‐long lifespan exceeding 40 000 cycles, making the Bi 2 Se 3− x @DNC electrode a promising candidate for SIBs.
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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 ».