Electrostatic‐Assembled MXene@NiAl‐LDHs Electrodes with 3D Interconnected Networks Architectures for High‐Performance Pseudocapacitor Storage

假电容器 材料科学 假电容 超级电容器 尼亚尔 电容 储能 电极 纳米技术 电化学储能 化学工程 电化学 复合材料 工程类 物理化学 功率(物理) 金属间化合物 化学 物理 合金 量子力学
作者
Zhilin Zhao,Xinming Wu
出处
期刊:Advanced Materials Interfaces [Wiley]
卷期号:7 (19) 被引量:28
标识
DOI:10.1002/admi.202000831
摘要

Abstract Multifarious layered electrode materials are attracting increased attention in the field of energy storage because of their high specific surface and interlayer modifiability. However, the natural tendency to be re‐superimposed and the inherent disadvantages of a single layered electrode significantly affect electronic transport and ion migration. Considering the poor electrochemical performance and low structural stability, a novel MXene@PDDA/NiAl‐LDHs hybrids as supercapacitor electrode via an electrostatic‐assembled approach is elaborately designed. The alternate MXene and PDDA/NiAl‐LDHs layers with 3D interconnected networks architectures could ensure intimate contact to efficiently take advantage of high electron conductivity of MXene and high pseudocapacitance activity of PDDA/NiAl‐LDHs, thus effectively accelerating the ionic/electronic transport rates and improving the electrochemical storage of hybrid electrodes. As a consequence, as an electrode for supercapacitor, the MXene@PDDA/NiAl‐LDHs exhibits a high specific capacitance of 1825.8 F g −1 at a current density of 1.0 A g −1 , a remarkable synergetic effect, leading to a high rate capability after 100 cycles at different current densities and long cycling stability with only 0.9% degradation after 5000 cycles at 5.0 A g −1 . This work provides a strategy for 2D layered materials to design electrodes with excellent electrochemical performance in the field of energy storage.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
传奇3应助月亮采纳,获得10
刚刚
所所应助silence采纳,获得10
刚刚
跳跃的大碗完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
3秒前
3秒前
英俊的铭应助爱吃火龙果采纳,获得30
3秒前
3秒前
tsumu完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
wensir完成签到,获得积分20
4秒前
成就亦凝完成签到,获得积分10
4秒前
kk534完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
脑洞疼应助龙仔采纳,获得10
4秒前
Yangluxuan发布了新的文献求助10
5秒前
清脆靳发布了新的文献求助10
5秒前
共享精神应助CJoanne采纳,获得10
5秒前
游一发布了新的文献求助10
6秒前
小二郎应助辛勤雨泽采纳,获得10
6秒前
7秒前
7秒前
在水一方应助隐形桐采纳,获得10
7秒前
7秒前
Amyfighter发布了新的文献求助10
8秒前
challenger发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
小熊软糖发布了新的文献求助20
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
GWS完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
打狗头发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 2000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 700
The Psychological Quest for Meaning 600
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5953826
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7159872
关于积分的说明 15932393
捐赠科研通 5088629
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2734929
邀请新用户注册赠送积分活动 1695749
关于科研通互助平台的介绍 1617038