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基于氧化还原MOFs粘附导电水凝胶
应用场景:柔性生物电子和超级电容领域
关键性能:同时具有导电性、粘附性和优良机械性能的水凝胶生物电极和超级电容器电极
标签属性:水凝胶
仿生矿化构筑量子点/石墨烯异质结构
应用场景:高性能电极材料
关键性能:所合成的复合电极材料表现出优异的电容性能(1 A g-1时比电容达到697.5 F g-1,10 A g-1时比电容为501.0 F g-1,1万次循环后比电容没有明显衰减
标签属性:电极 仿生
高性能石墨烯/双极性聚合物杂化电极
应用场景:固态锂金属电池和全电池
关键性能:通过溶剂热法制备的杂化电极材料Fc-DAB@3DG具有超稳定的交联结构、高导电的网络、多孔的形貌和增强的离子电子传输通道,在2000 mA g-1的电流密度下,可以稳定循环15,000次,表现了超长的循环寿命和超高的循环稳定性
标签属性:电池
机器人辅助胶体纳米晶数字制造平台
应用场景:数据驱动机器人合成纳米晶
关键性能:纳米晶高效逆向设计及合成
标签属性:机器学习
单原子Pt实现葡萄糖选择性光
电化学
氧化
应用场景:光催化
关键性能:在有缺陷的TiO2上修饰单原子Pt,可以实现葡萄糖选择性氧化为葡萄糖二酸,在0.6 V下实现了1.91 mA cm-2的葡萄糖氧化光电流密度,模拟阳光照射下葡萄糖二酸的产率为84.3%。
标签属性:光催化
NiOOH@FeOOH异质结构催化剂
应用场景:电解制氢
关键性能:在0.5 A cm-2的工业电流密度下过电位仅为292 mV
标签属性:电解制氢
飞秒激光原位方法合成MXene量子点/石墨烯
应用场景:电化学储能
关键性能:该方法制备了具有高电化学性能和透明性的纳米结构复合电极材料
标签属性:储能
超轻阻燃复合聚合物固态电解质
应用场景:锂电池
关键性能:制备超薄复合聚合物固态电解质厚度可调控(10-25 μm),电池能量密度显著提高。具有SSEs的LiFePO4/Li半电池在60℃时具有高倍率性能(131 mAh/g, 1C)以及循环性能(300圈,0.5C),软包电池即使在火焰燃烧环境下也能正常工作
标签属性:电池
水性电可切换电致变色建筑围护结构
应用场景:建筑节能
关键性能:热发射率调控范围为 0.85,具有长期耐久性
标签属性:节能
低成本的 (PEDOT:PSS)改性棉线(PECOTEX)
应用场景:可穿戴电化学传感器
关键性能:这项工作通过用PEDOT:PSS改性棉线,使用DVS生产机械耐用和机器刺绣的低成本导电线,可用于使用计算机刺绣的可穿戴传感器的大批量生产
标签属性:可穿戴
质子交换膜电解水制氢有序化膜电极
应用场景:制氢
关键性能:该有序结构将电化学活性面积提高至4.2倍,同时分别将传质和欧姆极化过电位降低了13.9 %和8.7 %。
标签属性:质子交换膜
多孔碳纳米纤维限域NiFe合金
应用场景:金属-空气电池
关键性能:设计的催化剂具有良好的氧气吸附/脱附,OH-转移特性,从而实现了锌空气电池功率密度和稳定性的提高
标签属性:锌电池
高能量密度锰基混合单液流电池
应用场景:高能量密度、长寿命的锰基电池体系
关键性能:全电池(BMFB)可在80mA/cm2下稳定循环运行超500次,电池的能量密度超过360Wh/L;以硅钨酸(SWO)为负极组装的电池可稳定运行超过2000次循环
标签属性:储能
“一石二鸟”策略原位构筑多孔FeF3@C复合无锂正极材料
应用场景:高能量密度锂离子电池
关键性能:具有230 mAh g-1的高比容量,在1C下循环200圈后容量保持率还有92.5%+
标签属性:高能量密度锂离子电池
高度有序阵列结构的碳包覆阳极氧化铝(C-AAO)空气电极
应用场景:锂氧电池电极设计
关键性能:可以被轻易折断,而不会破坏其中的产物分布,实现了全电极范围的Li2O2观测
标签属性:锂氧电池 电极设计 空气电极
机器学习指导3D打印具有定制性能的碳微晶格用于超级电容储能
应用场景:超级电容器设计
关键性能:建立了3D打印碳微晶格电极结构参数与其超级电容性能之间的构效关系,为实现可定制的超级电容性能提供了合理的设计指导
标签属性:超级电容性能 机器学习 3D打印
一体化三维中空纳米多孔CuxO封装介孔Cu异质结构(3D-HNP CuxO@m-Cu)
应用场景:锂离子电池
关键性能:首次可逆容量2.02 mAh cm-2,200周循环后容量保持率76.2%,库仑效率约99.9%
标签属性:锂离子电池
机器学习驱动方法加速发现有效的氧还原电极
应用场景:固体氧化物燃料电池
关键性能:ISA的极化分布与最佳结构有关,由于电子对的偏移,氧空位(VO)形成能和迁移势垒降低
标签属性:机器学习 氧还原电极设计
高性能PCFCs阴极的合理设计
应用场景:固体氧化物燃料电池
关键性能:在500、600和700℃时为0.67、1.28和2.04W cm-2
标签属性:固体氧化物燃料电池
机器学习指导3D打印具有定制性能的碳微晶格用于超级电容储能
应用场景:超级电容性能的高效设计
关键性能:结果显示随机森林算法(RF)呈现出最佳的拟合效果,R2决定系数高达0.978而均方根误差低至0.073
标签属性:超级电容性能 机器学习 3D打印
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