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Enregistrement W7125477648 · doi:10.1016/s1003-6326(25)66940-8

Effects of zirconia coating on improvement of sodium-ion migration in NaNi1/3Fe1/3Mn1/3O2 cathodes for sodium-ion batteries

2025· article· en· W7125477648 sur OpenAlexaff
Weijia Tang, Yun-jiao LI, Yuming Liu, Changlong Lei, Shi-jie JIANG, Zhen-jiang HE

Notice bibliographique

RevueTransactions of Nonferrous Metals Society of China · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryCubic zirconiaCoatingCathodeX-ray photoelectron spectroscopyDiffusion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the mechanism by which ZrO 2 modification affects the electrochemical performance of the NaNi 1/3 Fe 1/3 Mn 1/3 O 2 (NFM) cathode material for sodium-ion batteries, ZrO 2 -coated NFM (ZrO 2 @NFM) was prepared via high-temperature calcination. XRD refinement results revealed that ZrO 2 modification increased the Na-layer spacing in the NFM material. XPS analysis results demonstrated that ZrO 2 modification adjusted the Mn 3+ /Mn 4+ ratio in NFM by reducing the Mn 3+ content. Electrochemical test results revealed that, compared to NFM, ZrO 2 @NFM exhibited superior rate capability and cycling stability. It also exhibited significantly enhanced Na + diffusion coefficients and reduced interfacial charge transfer resistance. The ZrO 2 coating increased Na-layer spacing, reduced electrochemical polarization, and inhibited side reactions. In summary, the synergistic effect of component regulation and surface engineering through ZrO 2 coating improved Na + diffusion kinetics and enhanced cycling stability.

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 enseignants0,298
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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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