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Enregistrement W6913045357 · doi:10.5445/ir/1000124536

A stable TiO$_{2}$–graphene nanocomposite anode with high rate capability for lithium-ion batteries

2020· article· en· W6913045357 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueRepository KITopen (Karlsruhe Institute of Technology) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCenter of Excellence for Learning in Education, Science and Technology
Mots-clésNanocompositeGrapheneAnodeFaraday efficiencyOxideHydrazine (antidepressant)Electrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rapid microwave hydrothermal process is adopted for the synthesis of titanium dioxide and reduced graphene oxide nanocomposites as high-performance anode materials for Li-ion batteries. With the assistance of hydrazine hydrate as a reducing agent, graphene oxide was reduced while TiO$_{2}$ nanoparticles were grown in situ on the nanosheets to obtain the nanocomposite material. The morphology of the nanocomposite obtained consisted of TiO$_{2}$ particles with a size of ∼100 nm, uniformly distributed on the reduced graphene oxide nanosheets. The as-prepared TiO$_{2}$–graphene nanocomposite was able to deliver a capacity of 250 mA h g−1 ± 5% at 0.2C for more than 200 cycles with remarkably stable cycle life during the Li+ insertion/extraction process. In terms of high rate capability performance, the nanocomposite delivered discharge capacity of ca. 100 mA h g−1 with >99% coulombic efficiency at C-rates of up to 20C. The enhanced electrochemical performance of the material in terms of high rate capability and cycling stability indicates that the as-developed TiO$_{2}$–rGO nanocomposites are promising electrode materials for future Li-ion batteries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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