Enhancing Li Deposition Behavior through Valence Gradient-Assisted Iron Layer
Notice bibliographique
Résumé
Uncontrolled lithium (Li) dendrite formation presents major safety risks and challenges in the Li host design. A novel approach is introduced, using a valence gradient in iron nanoparticles (Fe 0, Fe 2+, Fe 3+ ) to stabilize the anodes. An Fe 0 component, with fast Li diffusion, ensures a steady supply of Li to Fe 2+ and Fe 3+ components, which have slower Li diffusion. This coordinated interplay between fast and slow diffusion uniformizes Li deposition near the substrate, effectively reducing the rate of dendrite growth. The as-prepared framework demonstrates uniform Li plating with a minimal hysteresis voltage after extensive cycling for 1200 h in symmetric cells. Integrated into a full cell with LiFePO 4, it demonstrates outstanding cycling stability for almost 950 cycles with a capacity of 92.2 mA h g –1 at 1C with an ultralow N/P ratio of 1.19. This valence gradient design strategy broadens the design potential for transition-metal compounds in regulating Li deposition by mitigating interfacial Li + behavior.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».