ULPING-Based Titanium Oxide as a New Cathode Material for Zn-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The need for alternative energy storage options beyond lithium-ion batteries is critical due to their high costs, resource scarcity, and environmental concerns. Zinc-ion batteries offer a promising solution, given zinc’s abundance, cost effectiveness, and safety, particularly its compatibility with non-flammable aqueous electrolytes. In this study, the potential of laser-ablation-based titanium oxide as a novel cathode material for zinc-ion batteries was investigated. The ultra-short laser pulses for in situ nanostructure generation (ULPING) technique was employed to generate nanostructured titanium oxide. This laser ablation process produced highly porous nanostructures, enhancing the electrochemical performance of the electrodes. Zinc and titanium oxide samples were evaluated using two-electrode and three-electrode setups, with cyclic voltammetry (CV), electrochemical impedance spectroscopy (EIS), and galvanostatic charge–discharge (GCD) techniques. Optimal cathode materials were identified in the Ti-5W (laser ablated twice) and Ti-10W (laser ablated ten times) samples, which demonstrated excellent charge capacity and energy density. The Ti-10W sample exhibited superior long-term performance due to its highly porous nanostructures, improving ion diffusion and electron transport. The potential of laser-ablated titanium oxide as a high-performance cathode material for zinc-ion batteries was highlighted, emphasizing the importance of further research to optimize laser parameters and enhance the stability and scalability of these electrodes.
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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 | 0,001 | 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 ».