Optimizing Adsorption‐Catalysis Synergy to Accelerate Sulfur Conversion Kinetics in Room‐Temperature Na‐S Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Room‐temperature sodium‐sulfur (RT Na‐S) batteries are expected to become the next‐generation energy storage system due to their ultrahigh theoretically energy density of 1274 Wh kg −1 , abundant sulfur resource, and low cost. However, practical application is hindered by challenges of severe shuttle effect and sluggish S conversion kinetics. In this study, a series of nano‐sized nickel‐based chalcogenides are designed and fabricated as electrocatalysts for S cathode. The p orbitals originated from different anions show great effect on the partial‐filled d orbital of the metal Ni site, which further regulates the electronic states of the catalytic site. Theoretical and experimental results confirm the excellent electrocatalytic performance of NiSe electrocatalyst with low reaction energy barriers, moderate adsorption capability, and strong catalytic conversion ability, consistent with Sabatier's principle. The optimized NiSe catalyst presents a high reversible capacity of 720.4 mAh g −1 with excellent durability over 200 cycles at 0.2 A g −1 retained a capacity of 401.4 mAh g −1 after 1000 cycles at 2 A g −1 in RT Na‐S batteries. This work presents the balancing of adsorption and catalytic conversion toward polysulfides via the modulation of d/p orbitals of active sites.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».