Ni, Co bimetallic MOF of dual‐controlled by micro‐morphology and unit cell structure for biomass‐based self‐supporting energy storage device
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing the interlayer spacing of metal–organic frameworks (MOFs) through multi‐metal ion doping has emerged as an effective strategy to enhance electrolyte‐ion transport within the MOF unit cell, enabling the design of nickel‐based MOF materials with high capacity and energy density. In this work, a series of NiCo‐MOF‐ x ( x = 1–5) were synthesized by incorporating Co 2+ ions into Ni‐MOF. The introduction of Co 2+ modulated the unit cell structure and governed the stacking configuration of MOF nanosheets. At an optimal Ni/Co molar ratio of 4:1, the NiCo‐MOF‐2 sample demonstrates superior electrochemical performance, delivering a specific capacitance of 1238.6 F g −1 at 0.2 A g −1 . Subsequently, NiCo‐MOF‐2 was grown in situ on carbonized wood (CW) to fabricate a NiCo‐MOF@CW composite, which exhibits an areal capacitance of 4960 mF cm −2 at 0.6 mA cm −2 . An asymmetric supercapacitor (NiCo‐MOF@CW//AC) was assembled using NiCo‐MOF@CW as the positive electrode and activated carbon (AC) as the negative electrode. The device achieves an areal energy density of 1.88 mWh cm −2 at a power density of 2.88 mW cm −2 (1 mA cm −2 ), with 83.6% capacitance retention after 2000 charge–discharge cycles. Notably, two serially connected NiCo‐MOF@CW//AC devices successfully illuminate a red LED (operating voltage: 1.6–1.75 V) for 20 min. The multi‐metal ion doping strategy combined with binder‐free, self‐supporting electrode architecture presents a novel approach for synthesizing high‐performance energy storage materials.
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.
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 | 0,001 | 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 découle