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