Redox-active molecules for aqueous electrolytes of energy storage devices: A review on fundamental aspects, current progress, and prospects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for aqueous energy storage (AES) solutions with high energy density , enlarged voltage windows, and extended cycling stability has spurred the development of advanced electrolytes. Redox-active molecules hold the promise for formulating aqueous electrolytes with enhanced electrochemical performance . In this review, we provide a comprehensive overview of established and recently reported studies on redox electrolytes for AES devices. Delving into mechanisms at both molecular and micrometer scales, this review covers the fundamental principles governing the electrolytes, encompassing their physicochemical properties, ion solvation behavior, interfacial modulation, and transport mechanisms. We present an overview of the redox properties of various compounds from different families. While irreversible electron/mass transfer processes can facilitate the passivation of solid electrolyte interfaces, particular attention is given to the reversible redox electrolyte in enhancing the energy performance of AES systems. Redox-active molecules are categorized based on their ability to improve the cycling stability of electrodes, increase the voltage windows of electrolytes, and enhance the energy density of cells. High solubility and reversible redox behavior have been achieved via the molecular design. Trade-offs between the shuttling effect and electrolyte modification as well as controversies on molecular solubility are discussed. By examining these aspects, the review aims to stimulate advanced research in redox-active molecules for AES technologies.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle