MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409675593 · doi:10.1021/acssuschemeng.5c00735

Bifunctional Electrolyte Additive in Room-Temperature Sodium–Sulfur Batteries

2025· article· en· W4409675593 sur OpenAlexaff
Guochao Sun, Suwan Lu, Jiangyan Xue, Shiqi Zhang, Jiawei Zhao, Yang Liu, Haifeng Tu, Shixiao Weng, Lingwang Liu, Yiwen Gao, Keyang Peng, Xin Zhang, Dejun Li, Jingjing Xu, Xiaodong Wu

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensL'Alliance Boviteq
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBifunctionalElectrolyteSulfurSodiumInorganic chemistryChemistryMaterials scienceCatalysisOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Room-temperature sodium–sulfur (RT Na–S) batteries have been restricted by difficulties on both electrodes: the utilization of active sulfur still falls short of expectations, and the Na anode suffers from dendrite formation and poor interface stability. Although sulfide solid electrolytes can address these issues, undesirable side reactions pose difficulties in solid–solid interfacial contact. Inspired by this, a sulfide (P 2 S 5 /Na 2 S)-containing electrolyte was employed. Utilizing liquid–solid reactions not only increases battery capacity by forming a tightly connected active material with the Cu current collector but also generates a uniform passivation layer on the Na anode, stabilizing the electrode interface. This dual-functional mechanism leads to unprecedented performance, retaining a capacity of 856 mAh g –1 after 900 cycles at 1C, with an average Coulombic efficiency of 99.6%. The work introduces a subtle strategy, provides insights into the mechanism of the P 2 S 5 /Na 2 S additive, and demonstrates the feasibility of this approach for improving the performance of RT Na–S batteries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Sustainable Chemistry & EngineeringMême sujetAdvanced Battery Materials and TechnologiesTravaux en français237 207