Metal–organic frameworks and derivatives as next-generation materials for electrochemical energy storage
Notice bibliographique
Résumé
The global pursuit of carbon neutrality demands transformative clean energy solutions, with advanced energy storage materials at the forefront. Metal-organic frameworks (MOFs), owing to their tunable porosity, ultrahigh surface areas, and adaptable physicochemical properties, have rapidly risen as promising building blocks for next-generation electrochemical energy storage. Beyond pristine MOFs, engineered composites and derivatives now showcase remarkable multifunctionality, enabling improved performance in diverse battery systems. Despite this progress, significant barriers remain in translating laboratory success into practical deployment. This review provides a systematic overview of recent advances in MOF-based materials, highlighting their evolving roles as electrodes and separators in Li/Na/K-ion, Li/Na/K-S, and Zn-ion batteries. We classify design strategies by battery type, critically assess electrochemical performance, and dissect the structure-property-function relationships that underpin device operation. Finally, we outline the central challenges-stability, scalability, and interface engineering-while offering forward-looking perspectives on how to bridge these gaps. By integrating state-of-the-art progress with future opportunities, this review seeks to inspire innovative material design and accelerate the realization of sustainable MOF-based energy storage technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».