MOF‐Derived High‐Entropy Biphasic Sulfides for Zn‐I 2 ‐S Synergistic Batteries with Machine‐Learning‐Assisted Prediction and In Situ Synchrotron Spectroscopy

材料科学 电池(电) 电化学 双功能 储能 电化学储能 硫化物 化学工程 催化作用 电极 原位 氧化还原 纳米技术 碳纤维 硫化锌 水溶液 同步加速器 电化学能量转换 MXenes公司 可持续能源 光谱学 动力学 无机化学 析氧 降级(电信) 能量转换
作者
Ziming Qiu,Guoqiang Yuan,Xingye Lu,Xinling Lv,Xinyu Qin,Wanchang Feng,Shuai Cao,Jin Yan,Mohsen Shakouri,Jianfei Huang,Bin He,Zheng Liu,Yecan Pi,Huan Pang
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:38 (11): e23371-e23371 被引量:10
标识
DOI:10.1002/adma.202523371
摘要

ABSTRACT The practical application of aqueous zinc batteries remains constrained by the intrinsic limitations of monocomponent systems, such as the shuttle effect in Zn‐I 2 batteries and the sluggish kinetics in Zn─S batteries. To overcome these limitations, we developed a Zn‐S‐I 2 synergistic battery that synergistically exploits the complementary advantages of dual redox couples. A bifunctional high‐entropy sulfide (HES) catalyst anchored on N‐doped carbon nanosheets was engineered via a surfactant‐assisted metal‐organic framework (MOF) derivatization route. The entropy‐stabilized HES forms a unique wurtzite/zincblende biphasic structure, creating abundant grain boundaries and synergistic active sites. Electrochemical studies demonstrate that the synergistic battery exhibits outstanding electrochemical performance and cycling stability. Machine learning (ML) models were established to predict electrochemical behavior under various operating conditions. Operando synchrotron‐based spectroscopy combined with theoretical calculations revealed that the biphasic HES synergistically catalyzes multi‐step conversion reactions, simultaneously lowering energy barriers and suppressing shuttle effects. This work offers new insights into high‐entropy electrocatalysts for complex multi‐step energy storage reactions.
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