N‐Doping Fe‐C@Nb<sub>2</sub>CT<sub>x</sub> MXenes with High Stability and Strong Activity for Sodium‐Ion Storage and Overall Water Splitting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of highly stable and strongly active electrode materials for sodium‐ion batteries (SIBs) and overall water splitting (OWS) is critical in sustainable energy storage and conversion systems. Here, a new electrode material N‐Fe‐C@Nb 2 CT x is introduced, with a layered sandwich structure consisting of N‐doping Fe‐MOF derived‐nanorods (Fe‐C) and Nb 2 CT x MXenes. Specifically, Nb 2 CT x obtained by etching Nb 2 AlC with HF acid is used as the main body to construct the layered sandwich structure with Fe‐C as the filler. Benefiting from this structure, Fe‐MOF grows in situ within Nb 2 CT x , which restrains MXenes aggregation and stacking and also alleviates the bulk effect of sodium‐ion embedding/de‐embedding, thus improving its stability. Again, the more exposed active sites from the layered sandwich structure and N‐doping introduction ensure high reactivity as electrode materials. In addition, Fe‐C nanorods strengthen the linkage between the Nb 2 CT x layers and N‐doping enhances the ion/electron transport rate, thereby boosting the effective mass transfer and electrical conductivity. Density functional theory (DFT) calculations show that Fe‐C and N‐doping help increase the density of states (DOS) and material electrical conductivity. Meanwhile, the generated oxygen species (*OH and *O) in OER are captured by in situ FT‐IR test. As a result, the N‐Fe‐C@Nb 2 CT x electrochemical test displays good electrochemical performance in SIBs and OWS.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».