In Situ Synthesis of Phosphate-Based CelloMOF as a Promising Separator for Li–Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, battery separators play a critical role in determining the sustainability, electrochemical efficiency, and safety of lithium-ion batteries (LIBs). In this contribution, we developed fire-resistant composite membranes called CelloMOF by in situ grafting of metal-organic framework, ZIF-67, onto phosphorylated cellulose nanofibers (P-CNFs) followed by a vacuum filtration process akin to papermaking. The hybrid ZIF-67@P-CNF membrane exhibits superior properties than a polyolefin-based commercial separator (CS) in terms of enhanced thermal and dimensional stability, flame-retardant properties, better surface wettability, and improved electrolyte uptake. Thermal dimensional stability tests revealed that the ZIF-67@P-CNF separator maintained its structure even at 200 °C, whereas CS suffered severe shrinkage, potentially leading to internal short circuits. Combustion tests showed a peak heat release rate (PHRR) of 34.5 W/g and a total heat release (THR) of 1.61 kJ/g for ZIF-67@P-CNF, significantly lower than the PHRR (1111.82 W/g) and THR (40.89 kJ/g) of CS. The composite separator also demonstrated significantly improved wettability, with a contact angle of 32 ± 1.04°, compared to 92 ± 1.07° for CS, highlighting its hydrophilic nature. Electrochemical evaluations in LiFePO 4 /Li half-cells indicated a higher discharge capacity of 149 mA h g –1 at 0.2 C and superior capacity retention of 86% after 50 cycles, outperforming CS (145 mA h g –1 and 84%, respectively). These results underscore the potential of the ZIF-67@P-CNF membrane to advance safe, high-performance LIBs by addressing critical challenges in thermal stability, flame retardancy, and electrolyte compatibility.
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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) | 0,001 | 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 ».