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Enregistrement W4413371195 · doi:10.1016/j.jpowsour.2025.238142

Electrochemical performances of azo dyes as organic cathodes for lithium-ion batteries

2025· article· en· W4413371195 sur OpenAlexafffund
Ximeng Zhang, Liuqing Yang, Xudong Liu, Jay Nejad, Zhibin Ye

Notice bibliographique

RevueJournal of Power Sources · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrochemistryLithium (medication)CathodeIonOrganic radical batteryInorganic chemistryChemistryMaterials scienceElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic electrode materials present a promising pathway toward green and sustainable lithium-ion batteries (LIBs) due to their abundant resources, high theoretical capacities, molecular diversity, and environmental sustainability. In this study, we systematically investigate a set of commercially available azo dyes to explore their electrochemical performances as organic cathode materials, with a particular focus on methyl orange (MO), which shows the best performance and lowest cost within the set. Ex situ structural characterizations during discharge-charge tests, including X-ray diffraction (XRD), Raman spectroscopy, Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) characterization, confirm that MO undergoes reversible lithiation/delithiation at the azo group. Furthermore, to address issues of dissolution and capacity fading during cycling, MO has been encapsulated within BP2000 conductive porous carbon. The resulting MO@BP2000 composite shows significantly improved cycling stability and rate capability, achieving an initial reversible capacity of 150 mAh g −1 and retaining 121 mAh g −1 after 50 cycles at 30 mA g −1 . These findings clarify the redox behavior of azo dyes in LIBs and provide mechanistic insights that can potentially guide the molecular design of high-performance azo-based cathode 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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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