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Enregistrement W4416640679 · doi:10.1016/j.jechem.2025.11.027

Revealing the electrochemical evolution of nitroso-to-azo cathodes for lithium-ion storage

2025· article· en· W4416640679 sur OpenAlexafffund
Ximeng Zhang, Jay Nejad, Zhibin Ye

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrochemistryDielectric spectroscopyCathodeElectrodeRedoxNitrosoAnodeCyclic voltammetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, aromatic nitroso compounds are investigated for their electrochemical performance as organic cathodes for lithium-ion batteries, with an elucidation of their redox mechanism. For the first time, ex situ spectroscopic analyses of small-molecule mono-nitroso compounds (including nitrosobenzene, 2-nitrosotoluene, 4-nitrosobenzoic acid, and lithium 4-nitrosobenzoate) reveal a universal, irreversible transformation of their nitroso dimers to azo species during the first electrochemical cycle, establishing azo groups as the true redox-active centers. Unlike small-molecule analogues that convert rapidly, polymeric 1,4-dinitrosobenzene (DNSB) evolves gradually through azoxy intermediates, accompanied by increased conjugation and enhanced structural stability. To enhance utilization efficiency and cycling stability, DNSB is encapsulated in porous carbons (BP2000, Ketjenblack) via solution infusion, yielding composites with a high initial capacity of 383 mAh g −1 and a stable reversible capacity of 102 mAh g −1 after 800 cycles at 150 mA g −1 . Electrochemical impedance spectroscopy confirms reduced charge-transfer resistance and improved interfacial stability. This work uncovers the fundamental nitroso-to-azo conversion mechanism and demonstrates a scalable carbon-confinement strategy to construct durable polymeric azo-type organic electrodes from nitroso compounds for sustainable energy storage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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