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相比之下,起t起有机正极中的锌离子的存储主要是通过有机分子中化学键的重排来实现,起t起虽然可以有效地避免材料的体积膨胀/粉碎,但是这些常见的小分子有机正极材料往往容易溶解到水系电解液中,同样不利于其循环稳定性。步q步区不断©2023AmericanChemicalSociety(a)Cu-BTA-H和(b)Ni-BTA-H在0.1mVs-1下的循环伏安曲线。
值得注意的是,中心导电MOFs(c-MOFs)与传统MOFs相比,不仅具有多孔结构和高比表面积,而且兼具优异的导电性。多价态Cu离子提供了Cu2+/Cu+的第二个氧化还原位点,推动增加了额外的Zn离子存储。公共(e)Cu-BTA和Ni-BTA在吸附3和2个Zn离子前后的优化构型。
本工作为构建具有双氧化还原活性位点的导电MOF,服务并用于高性能锌离子电池正极材料提供了研究借鉴。此外,升级Cu-BTA的高结晶度、高离子/电子电导率和稳定的配位结构,提高了锌离子电池循环稳定性和倍率性能。
幸福(b)俯视角度的平面一维共轭Cu-BTA分子结构。
起t起(d)Cu-BTA-H和Ni-BTA-H可能的反应机理。然而,步q步区不断实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。
中心这一理念受到了广泛的关注。Ceder教授指出,推动可以借鉴遗传科学的方法,推动就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样,用材料基因组编码各种化合物,而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。
公共图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。首先,服务利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,服务降噪后的磁滞曲线由(图3-7)黑线所示,能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征,解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题(图3-7)红色。
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