Regulating Electron Transfer in Vanadium‐Based Metal–Organic Frameworks via the Synergy of Linker Engineering and Machine Learning for Efficient and Reversible Aqueous Zinc Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precise regulation of ligands in metal–organic frameworks (MOFs) to modulate the local electronic structure and charge distribution has become an effective strategy for optimizing their electrochemical performance. However, utilizing ligand‐functionalized MOFs to activate their potential in aqueous zinc‐ion batteries remains a challenge. Herein, eight ligand‐functionalized X‐MIL‐47 (X represents the functional groups) samples are prepared using a one‐pot solvothermal method. The polar substituents on the ligand regulated the electronic structure of the MOFs through inductive and conjugative effects, altering the electron density of the metal center and thereby facilitating the optimization of the Zn 2+ insertion/extraction kinetics. The coordination environment of X‐MIL‐47 is analyzed using X‐ray absorption fine structure spectroscopy, and the Zn 2+ storage mechanism is thoroughly investigated through both in situ/ex situ spectroscopic techniques. The experimental results are consistent with DFT calculations, indicating that the introduction of polar substituents induces charge redistribution within the MOFs, thereby enhancing the reversibility of the redox reaction. Furthermore, a machine learning model based on the orthogonal expansion method and experimental data is developed to predict electrode material performance under varying conditions. This study provides new insights into the design of functional MOFs for energy storage applications.
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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 ».