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Enregistrement W4416568224 · doi:10.1149/ma2025-026927mtgabs

<i>(Invited)</i> Eutectic Electrolytes for Enhanced MnO₂ Deposition/Dissolution in Electrode-Free Batteries

2025· article· W4416568224 sur OpenAlexaff
Linda F. Nazar, Jingrui Li, Bo Liu, Chang Li, Yuzhang Li

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFaraday efficiencyElectrolyteEutectic systemCathodeEnergy storageEnergy densityNanoarchitectures for lithium-ion batteriesBattery (electricity)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aqueous metal batteries (ZMBs) are emerging as a promising next-generation energy storage technology for large-scale grid applications. Among these, Zn 2+ /Zn ||MnO 2 /Mn 2+ batteries operating via an electrodeposition/dissolution mechanism, offer high discharge voltage and excellent theoretical capacity. However, strong acid electrolytes – a requirement for reversible MnO 2 /Mn 2+ conversion –induce poor Zn reversibility with corrosion. In this work, we present a global approach that encompasses a wide range of eutectic hybrid aqueous-organic electrolytes. These electrolytes exhibit different mechanisms for interrupting the water-bonding network, thereby controlling HER and OER and directing the MnO 2 morphology, which will be discussed in this presentation. The optimal electrolyte systems not only enable highly reversible, long-term MnO 2 deposition/dissolution at the cathode but also stable plating/stripping of the Zn anode. Efficient Zn stripping/plating was demonstrated in Zn||Cu cells and high coulombic efficiency was achieved in electrodeless Zn 2+ /Zn || MnO 2 /Mn 2+ cells up to a thousand cycles with viable capacities. This study demonstrates the feasibility of extending the electrodeposition/dissolution mechanism to systems without external acid addition and with a simple design, advancing the development of zinc-manganese batteries with enhanced energy density and efficiency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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