Unveiling the autocatalytic growth of Li2S crystals at the solid-liquid interface in lithium-sulfur batteries
Notice bibliographique
Résumé
Electrocatalysts are extensively employed to suppress the shuttling effect in lithium-sulfur (Li-S) batteries. However, it remains challenging to probe the sulfur redox reactions and mechanism at the electrocatalyst/LiPS interface after the active sites are covered by the solid discharge products Li2S/Li2S2. Here, we demonstrate the intrinsic autocatalytic activity of the Li2S (100) plane towards lithium polysulfides on single-atom nickel (SANi) electrocatalysts. Guided by theoretical models and experimental data, it is concluded that LiPS dissociates into Li2S2 and short-chain LiPS on the Li2S (100) plane. Subsequently, Li2S2 undergoes further lithiation to Li2S on the Li2S (100) surface, generating a new Li2S (100) layer, thus enabling the autocatalytic formation of a new Li2S (100) surface. Benefiting from the autocatalytic growth of Li2S, the concentration of LiPS in the electrolyte remains at a lower level, enabling Li-S batteries under high loading and low electrolyte conditions to exhibit superior electrochemical performance. This study reveals the autocatalytic growth of Li2S crystals at the solid-liquid interface in lithium-sulfur batteries enabling good electrochemical performance under high loading and low electrolyte conditions.
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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 ».