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Enregistrement W4407063725 · doi:10.1016/j.cej.2025.160158

Synergistic Lewis Acid-Base pair electrolyte Configuration enables reversible zinc anode via multiple electrostatic interactions

2025· article· en· W4407063725 sur OpenAlexafffund
Wenting Jia, Zhixiao Xu, Yimei Chen, Pengge Ning, Hongbin Cao, Xiaolei Wang

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilCanada First Research Excellence FundUniversity of Alberta
Mots-clésElectrolyteAnodeZincLewis acids and basesBase (topology)ChemistryInorganic chemistryChemical engineeringMaterials scienceCombinatorial chemistryOrganic chemistryElectrodePhysical chemistryCatalysisEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A synergistic Lewis acid-base pair additive, combining citric acid and caffeine, enhances electrochemical performance in aqueous zinc-ion batteries. The tailored additive reconfigures hydrogen bonding for improved Zn 2+ de-solvation, restricts active water, meanwhile co-adsorbs on the zinc anode, suppressing side reactions and promoting uniform Zn 2+ deposition, offering a cost-effective solution to the limitations of single additive. • An innovative Lewis acid-base pair (LABP) additive strategy was first proposed. • Strengthened hydrogen bonds between LABP and active water facilities Zn 2+ dynamics. • LABP adsorbs synergistically onto the zinc surface, forming an LABP-anode interface. • Electrostatic interactions among LABP components, H 2 O, and zinc ensure performance. Aqueous zinc batteries hold significant promise for grid-level energy storage due to low cost and high safety, but dendrite growth and water-induced side reactions limit widespread adoption. Electrolyte additives have emerged as a feasible solution, yet commonly used Lewis-acids, Lewis-bases or zwitterions often lack cost-effectiveness and rational design. Here, we introduce a synergic Lewis acid-base pair (LABP) additive, combining citric acid and caffeine, to address these challenges. While citric acid and caffeine individually causes corrosion and precipitation, together they leverage electrostatic interactions to stabilize the electrolyte by reconfiguring hydrogen bonding to impede proton transport, different from prior additives with first-shell coordination features. Additionally, the additive enhances the LABP co-chemisorbed anode interphase and improves zinc deposition via multiple H 2 O-shielded nucleation sites, as evidenced by experiments and computational simulations. Consequently, the LABP achieves 99.80 % coulombic efficiency in half cells and enables stable operation for 2,800 h at 1.0 mA cm −2 in symmetric cells. In practical zinc-iodine full cells, the LABP extends cycle life to over 680 cycles with high-loading cathodes (13 mg cm −2 ), low N/P ratio (2.6), and lean electrolyte, significantly outperforming cells without the additive. This LABP approach provides new avenues for electrolyte design in zinc-ion and other battery systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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