Nucleation and Growth Mechanisms of Micro/Nano Structural Manganese‐Trimesic Acid Coordinations for Aqueous Zinc‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nucleation and growth of metal–organic frameworks (MOFs) are critical for controlling their morphology, size, and performance. Guided by the crystal nucleation and growth theory, this study systematically explored the effects of the sequential addition of ligand trimesic acid (BTC) and manganese ions (Mn 2+ ), ligand‐to‐metal ion ratio, solvent composition, and surfactants on the nucleation and growth of MnBTC. The regulatory mechanisms of the crystal morphology and internal structure were deeply revealed. Moreover, the established machine learning (ML) model can accurately predict the concentrations of ─COO − and Mn 2+ , providing important guidance for the controlled synthesis of MOFs in the future. In practical, the electrochemical performance of MnBTC with different morphologies and sizes was evaluated for aqueous zinc‐ion batteries. The reaction mechanism of MnBTC during the charge–discharge process was investigated through a series of in situ and ex situ characterizations, and MnBTC demonstrated excellent energy‐storage performance. This study opens a new window for the precise synthesis of MOFs, which show strongly controlled micro/nano structure and coordination environment based on the crystal nucleation and growth theory with the assistance of ML.
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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) | 0,000 | 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 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 ».