Electrochemical performances of azo dyes as organic cathodes for lithium-ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».