Multicycle Precursor Infiltration-Thermal Decomposition Achieves High In-Pore Li <sub>2</sub> S Loading in Mesoporous Carbon for High-Performance Lithium Sulfide Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Lithium sulfide (Li 2 S) is an attractive high-capacity cathode material for lithium–sulfur batteries (LSBs) that enables lithium-anode-free designs with improved safety and simpler manufacturing. However, conventional fabrication methods often yield poor Li 2 S confinement in mesoporous carbon host, restricting electrochemical performance. Here, we present a facile multicycle precursor infiltration-decomposition strategy to synthesize Li 2 S@C nanocomposites with high in-pore Li 2 S loading. Using mesoporous Super P (SP) as the conductive host and lithium trithiocarbonate (Li 2 CS 3 ) as the precursor, sequential infiltration-decomposition cycles progressively increased the pore filling factor (FF) and in-pore Li 2 S loading (IPL), from FF = 38% and IPL = 30% for Li 2 S@SP-1 (one cycle) to FF = 91% and IPL = 73% for Li 2 S@SP-5 (five cycles), while maintaining a total Li 2 S loading of 70 wt %. Structural analyses of Li 2 S@SP-5 by XRD and SEM confirmed reduced crystallite size, suppressed external deposition, and more uniform Li 2 S distribution, contributing to significantly enhanced battery performance relative to Li 2 S@SP-1. Compared to a sulfur-based S@SP counterpart, Li 2 S@SP-5 showed superior performance due to the intrinsic volume contraction of Li 2 S upon charging, which confined sulfur species within the pores and mitigated shuttle effects. Furthermore, full cells paired with Si/C anodes achieved high reversible capacities, demonstrating the viability of lithium-anode-free configurations. This work establishes multicycle infiltration-decomposition as a broadly applicable and scalable strategy to achieve high in-pore Li 2 S loading, offering a promising pathway toward practical, high-energy-density Li 2 S-based batteries.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».