3D Graphene Nanoflake/Vertically Aligned Carbon Nanotube/CoAl Layered Double Oxide Composites for High-Performance Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Using a urea-assisted precipitation method, we synthesized CoAl-layered double hydroxide (LDH) nanosheets that were uniformly aligned perpendicular to the surface of the silicon wafer. Then, a carbon nanocomposite consisting of vertically aligned carbon nanotubes (VACNTs) and graphene nanoflakes (GNFs) was prepared by plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) using LDH as the catalyst precursor. After heat treatment, LDH formed a layered double oxide (LDO). The VACNTs were attached to both sides of the LDO nanosheets, while GNFs were uniformly distributed on the VACNTs’ surface. Next, the three-dimensional (3D) GNF/VACNT-LDO material was used as a conductive agent for the LiFePO 4 cathode with a practical commercialized state-of-the-art cathode recipe of lithium-ion batteries. The results showed that the cathode had a high specific capacity and excellent cycling stability. The discharge specific capacity was as high as 168.6 mAh g –1 at a current rate of 0.2 C. Amazingly, when the current rate was increased to 10 C, the discharge capacity reached 105.3 mAh g –1, which was much higher than that with the conventional conductive agent Super P (65.1 mAh g –1 ). After 500 cycles at 0.5 C current density, the discharge specific capacity was still 118.2 mAh g –1, with a capacity retention rate of 72.7% and an average capacity loss of only 0.089 mAh g –1 per cycle. The excellent rate performance and cycling stability of the LFP cathode are largely attributed to the GNF/VACNT-LDO. The unique 3D conductive network constructed by GNF/VACNT-LDO can greatly increase the electron transport rate and accelerate the shuttling of Li + between the electrolyte and the electrode material.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».