Effect of sodium dodecylbenzene sulphonate additive on the electrochemical performance of aqueous zinc ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aqueous zinc ion batteries have shown great potential for large‐scale energy storage systems and have attracted widespread market interest. However, side reactions such as passivation of zinc anode hinder its further development towards practical applications. In this paper, sodium dodecylbenzene sulphonate (SDBS) was used as an aqueous electrolyte additive to improve the cycling performance. The experimental results show that SDBS can form a stable protective film on the electrode surface, inhibit the formation and growth of zinc dendrites, and reduce the side reactions of the electrolyte, thus improving the electrochemical performance of the battery. The application of SDBS as an electrolyte additive in Na3V2(PO4)3/Zn (NVP/Zn) full batteries significantly improves the cycling performance and the Coulombic efficiency of the batteries, inhibits the occurrence of the side reactions, and slows down the decay of the reversible specific capacity. The NVP/Zn full cell with the addition of SDBS achieved 81% capacity retention after 100 cycles at 0.5C magnification, and the cell polarization was significantly reduced. This work provides a simple and feasible method for aqueous zinc ion batteries to reduce polarization and increase the diffusion rate of Zn2+.
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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 ».